测井目标函数极小化的最优单纯形法

用于测井目标函数极小化的常规单纯形算法主要缺点是收敛速度不快，在一些特殊情况下寻找不到最优点，改进后的最优单纯法主要思想是，用一维最优点ｘ来代替当前单纯形中的函数最高值顶点ｘ＾ｈ，对于测井解释中最优化问题，不管初始值如何选择都能找到全局的最小点，并比常规算法收敛速度快一倍左右。     

自适应混沌粒子群算法在油水两相流动分析中的应用

针对垂直井中油水两相流动的最优化测井解释,提出了一种新的自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO).该算法具有较强的全局搜索能力,能以较大的概率收敛到全局最优解.然后,针对用仪器测井值和理论响应值建立的误差函数(非相关函数),用ACPSO算法进行优化处理,对实际井的处理结果表明,该算法是可行的.     

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遗传算法是具有全局寻伏特点的一种新型最优化方法，它适合于求解非线性优化问题，近年来已经在复杂函数的优化求解、结构优化设计、自适应控制、系统控制、模式识别等领域取得成功应用。文章将遗传算法引入列井最优化解释中，实现了用遗传算法进行最优化测井解释，充分利用遗传算法的全局寻优特点，研究多参数、非线性最优化测井数据处理问题；同时在充分讨论常规遗传算法原理的基础上，针对常规时齐遗传算法的强不收敛性，引入了非时齐遗传算法，从结合整体模拟迟火算法、引入动态记忆宙解决成熟前收敛问题两方面对常规遗传算法作了改进，经正演模型模拟运算和实际测井资料的解释结果表明，经改进后的遗传算法更易于收敛，可以较好地研究多参数、非线性最优化测井资料解释。     

基于PSO优化的RBF神经网络在地震测井联合反演中的应用

目前,钻井地质特征参数的获得主要依赖于地震、测井资料,对待钻井而言,则只有地震信息.而若缺乏详细的地质信息,利用地震信息很难精确地推算各种地质参数.可首先利用已钻井地震信息和测井信息的映射关系,结合待钻井的地震信息,来预测待钻井的测井信息.采用PSO优化的RBF神经网络算法进行地震测井反演,并将该算法应用于准噶尔盆地永字号井.该算法与最小二乘RBF神经网络算法和梯度下降RBF神经网络算法相比,在平均绝对误差、平均相对误差、最大误差、相关系数、数据方差以及收敛速度等方面都是最优的.     

利用填充函数提高测井最优化解释的可信度

本文探讨填充函数在测井最优化解释中减少迭代次数,提高解释结果精度的可行性,以加快优化的收敛速度及保证解释结果为可行域内的全局最优解计算结果表明,最优化方法引入填充函数可以大大减少或消除优化结果对初始点值的依赖性,能准确地求出目标函数的全局最优解。     

带有启发式搜索规则的多元测井数据序列最优分割方法

简要回顾了应用测井资料根据方差分析原理反演地层界面的经典方法－－多元测井数据最优分割算法。为了克服该算法存在的3个缺点，给出了最优分割算法的收敛条件和避免给出假地层界面及减少计算工作量的启发式搜索规则。多元测井数据最优分割算法的收敛条件是基于测井资料分层过程中构造的均方和序列（以下称测井资料分层均方和序列）的单调非递减特性给出的。它要求每增加一个新地层，分层均方和的增量相对于其最大值要小到可以被忽略的程度。同时，要求新增地层的分层均方和与其最大值的比值要达到一定的程度。通过定义3种曲线模式：跳跃、渐变和峰来限定寻找地层分界点的搜索范围，从而避免了假地层的出现，同时也减少了计算工作量。给出了如上所述方法的实际计算结果。     

基于起作用集法的地层组分分析方法

ELAN_PLUS软件是从国外引进的复杂岩性测井资料处理解释软件,可以对储层进行准确合理的定量解释,但该软件未公开算法,不能进行有效的二次开发.针对这一问题,在其提出的地层是由冲洗带和原状地层组成的梯级侵入剖面等假设的基础上,建立了地层组分模型、常规测井仪器响应方程及测井最优化目标函数,通过起作用集法求得各地层组分的最优解.利用该方法对实际测井资料进行处理,与ELAN_PLUS软件处理结果及岩心分析结果基本一致,对比结果表明该方法可以满足常规测井资料处理解释需求.     

双参数填充函数及其在测井优化解释中的应用

笔者曾对单参数填充函数及其在测井最优化解释中的应用进行过讨论,并根据试用结果指出了单参数填充函数存在着不能有效地提高寻优速度的问题。本文介绍双参数填充函数的建立及其在测井最优化解释中的应用。计算结果表明,双参数填充函数除具有单参数填充函数的基本性质与功能(求出多值目标函数的全局最优解)外,明显提高了寻优收敛速度。     

填充函数在测井优化解释中的应用

针对测井优化解释中利用最优化数学方法只能求得目标函数的局部极小值,而且寻优速度慢,本文介绍了填充函数技术,将单参数填充函数、双参数填充函数引入最优化方法中。这种方法减小了优化结果对初始值的依赖,能可靠地求出目标函数的全局最优解,并提高了寻优收敛速度。     

大剩余静校正量的自动求取

本文将一种混合全局优化方法用于大剩余静校正量的估计。该方法综合了模拟退火和单纯形方法的优点，便于实际应用。采用负的叠加能量作为目标函数所计算的数值算例表明，该算法能够有效地搜索到全局最优解。     

基于卡尔曼滤波的温度测井数据降噪方法

温度测井数据质量是有效应用的基础。在数据质量受客观条件限制的情况下可以通过滤波挽救质量较差的数据。通过对比几种常见滤波算法,选择概率意义上最优的卡尔曼滤波进行研究。通过将卡尔曼滤波算法结合到温度测井中,给出针对温度测井的简化卡尔曼滤波算法。通过对理论信号和实测井温曲线的实验,发现通过双向卡尔曼滤波可以避免相位偏移和状态估计初始值选择不当造成的影响;通过简化卡尔曼滤波算法可以免去滤波系数的收敛过程,理论上对初始段的估计更加准确。     

基于PSO-FCM算法的碳酸盐岩储层流体识别

针对碳酸盐岩储层流体识别问题,提出了基于优化粒子群改进的模糊C均值聚类(PSO-FCM)的方法,根据测井参数的流体指示系数,对标准化测井参数进行加权,提高测井参数对流体的敏感性;选取模糊C均值聚类(FCM)算法的目标函数作为优化粒子群(PSO)算法的适应度函数,得到全局最优解,从而改进FCM算法受初值影响较大的缺点,应用PSO-FCM算法结合试采资料,确定样本的流体聚类中心,进而计算储层的流体概率;根据交会图法确定水层和气水同层、气层和气水同层的流体概率阈值,建立流体识别标准。将该方法应用于研究区礁滩气藏流体识别中,样本回判符合率达93.2%,非样本储层解释符合率达90.6%。该方法流体识别准确度较高,为利用常规测井曲线解决碳酸盐岩储层流体识别问题提供了有益参考。     

基于混合遗传算法的注水管径优化设计

以管网造价最小为目标函数,压力、流速等限制为约束条件,建立了注水管径优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码,调整了适应函数,改进了交叉和变异操作,实施了最优保留策略,并结合模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

基于改进模拟退火算法的横波速度求取

模拟退火算法能够较好地实现全局最优化求解。基于非均匀变异思想,文中给出了一个新的模拟退火算法扰动模型,该模型具有一定的灵活性,通过选取合适的扰动模型参数,可以达到减少迭代次数、提高收敛速度的目的。在模拟退火算法退温前,增加最优解附近小范围内寻优,以减少对扰动模型的依赖,通过改进,模拟退火算法得到了优化。数值实例分析表明,改进后的模拟退火算法比常规模拟退火算法在迭代次数和扰动次数上有一定的优势。采用该算法,利用DEM模型进行横波速度求取后,与测井横波比较,误差较小,从而验证了新模拟退火算法的实用性和有效性。     

缝洞储集层测井最优化处理

由于传统最优化处理方法以均质、层状、各向同性地层模型为基础建立测井响应方程,不适用于非均质、各向异性缝洞储集层,提出了针对缝洞储集层的测井最优化处理新方法,并通过模拟计算和实际测井资料处理对其进行了验证。基于非均质、各向异性缝洞储集层模型建立了测井响应方程及测井最优化目标函数,并结合惩罚函数法和Levenberg-Marquardt算法求解目标函数,算法计算量小、求解效率高。模拟计算结果表明:提出的缝洞储集层最优化处理方法受初始值影响较小,对于不同的随机初始值均能得到最优解,能够满足测井解释的需要。将该方法应用于实际测井资料处理,并与传统最优化处理方法计算结果及岩心分析结果进行对比,结果表明:该方法比传统方法计算精度更高,计算结果与岩心分析结果较接近。图7表1参16     

禁忌算法在集输管网布站设计中的应用

天然气集输管网的布站设计中引入了具有快速搜索能力的禁忌搜索算法,由于该算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适合解决大规模复杂问题。禁忌算法克服了单纯形算法优化效果在优化过程中随函数维数的增加明显下降的缺点,并且将其成功应用于算例中。计算结果表明,禁忌算法优于单纯形算法,具有一定的可行性和有效性。     

蚱蜢算法在瑞雷波频散曲线反演中的应用

蚱蜢算法是一种新型的群智能优化算法,其灵感来源于蚱蜢在不同阶段表现出的独特觅食行为。该算法将蚱蜢算子的移动分为局部搜索与全局搜查两个阶段,算子每次移动均受其余所有算子的共同影响,以保证收敛到精确解。将蚱蜢算法引入面波频散曲线反演,以获得近地表横波速度。基于理论数据和实测瑞雷波数据,分析了利用蚱蜢算法计算近地表横波速度的有效性和适用性。目标函数解在反演迭代过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的分布概率高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演结果的可靠性。     

基于改进遗传算法的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数、排量、压力等限制为约束条件，建立了注水系统参数优化数学模型，并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性，采用浮点数编码，调整了适应函数，改进了交叉和变异操作，实施了最优保留策略，并结合模拟退火算法，从而形成了改进遗传算法。该算法能够有效地提高收敛速度，避免早熟收敛。算例说明，该优化方法有效、实用。     

天然气水合物横波速度等效介质模型预测方法

由于天然气水合物具有多种充填模式,水合物既可作为固体骨架又可作为孔隙充填物赋存于地层中,因此天然气水合物岩石物理模型与常规油气的岩石物理模型具有较大的差异,常规横波预测方法不再适用。为此,开展了利用等效介质模型进行天然气水合物横波预测的方法研究。首先分析矿物组分、孔隙度和水合物饱和度对纵横波速度的影响;然后利用纵波时差、密度、泥质含量、孔隙度、饱和度等常规测井资料根据等效介质模型构建约束优化方程,其中以纵波速度、密度等常规测井资料为约束,孔隙度和饱和度作为优化变量以寻找最优解;采用收敛快、计算结果可靠的信赖域算法求解该约束最优化问题。最后利用神狐海域天然气水合物的钻井资料对方法进行验证,计算的横波速度和饱和度与实际资料吻合度较高。     

考虑变频调速的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数,以排量、压力等限制为约束条件,在考虑离心泵变频调速的基础上,建立了注水系统参数优化数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用浮点数编码调整了适应函数,根据泵排量和水量平衡要求改进交叉和变异操作,实施最优保留策略,并结合模拟退火算法,形成了混合遗传算法,该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。实例计算说明,该优化方法有效、实用,优化后系统运行状况明显改善。