基于改进蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线反演方法

瑞雷波勘探方法是一种常用的近地表勘探技术，频散曲线反演是瑞雷波勘探数据处理流程中的关键步骤之一。作为一个典型的多参数、多极值、高度非线性的地球物理优化问题，频散曲线的准确、高效反演对计算近地表横波速度场，进而获取地层结构信息具有重要意义。提出一种基于改进的蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线反演方法，使用Halton序列初始化种群个体的位置，更好地控制初始化种群的空间分布；通过种群划分，对不同的子种群采用不同的搜索策略，一方面避免反演搜索陷入局部最优，同时实现算法的快速收敛。使用3个理论地质模型和实际资料，对改进蜣螂优化算法应用于频散曲线反演以获取地下横波速度分布的有效性进行验证。结果表明，与使用当前较为主流的改进自适应遗传算法进行频散曲线反演相比，新方法有效、稳定且能够快速收敛得到最优解。     

水平层状模型中多模式瑞雷波和拉夫波相速度频散曲线的灵敏度分析

以瑞雷波和拉夫波为主要研究对象的高频面波方法,在地下水、环境及工程等领域被广泛应用。对于水平层状模型,横波速度是影响多模式瑞雷波和拉夫波相速度频散曲线的最重要参数。文中利用雅可比矩阵探究多模式瑞雷波和拉夫波相速度对不同深度地层横波速度的灵敏度。研究表明：①不同模式的面波对相同地层横波速度的灵敏度不同;无论是瑞雷波还是拉夫波,低频面波比高频面波对较深层横波速度更灵敏;同时,整个高频段都是多模式面波相速度频散曲线对表层横波速度改变的灵敏频段。②基于对速度递增模型和两种速度异常层（含低速夹层或高速夹层）模型进行的测试分析,认为多模式瑞雷波和拉夫波相速度频散曲线对低速层横波速度的灵敏度高,而对高速层及速度异常层（低速层或高速层）下伏地层横波速度的灵敏度低。③相同模式拉夫波相速度频散曲线对同一地层横波速度的高灵敏度频段范围比瑞雷波的更宽,瑞雷波和拉夫波相速度频散曲线对相同地层横波速度的灵敏度峰值存在差异,因此联合反演多模式瑞雷波和拉夫波相速度频散曲线有利于获得高精度的浅地表横波速度。     

瑞雷面波频散曲线的粒子群蚁群混合优化反演

应用瑞雷面波频散曲线反演地下介质的横波速度剖面是面波勘探的重要步骤之一。传统线性反演方法已不能满足物探工程的要求,非线性的反演方法成为研究热点。文中将基于粒子群优化算法和蚁群优化算法的非线性混合优化算法应用于瑞雷面波频散曲线反演,获得横波速度剖面。该算法利用信息素引导机制更新粒子的早期位置,充分结合了粒子群优化算法对全局最优解的引导策略和蚁群优化算法的局部搜索能力,克服了粒子群算法在群体处于平衡状态时粒子群更新停滞不前和蚁群算法对多极值函数求解时收敛早熟的缺点。通过对多种理论模型频散曲线的反演,检验了该算法的有效性和稳定性;与单独的蚁群算法、粒子群算法反演结果的对比验证了该算法的优越性;实测数据反演结果检验了算法的实用性。     

杂交粒子群优化算法反演瑞雷面波频散曲线

针对传统粒子群算法反演面波频散曲线易陷入局部极值的问题，通过非线性的自适应惯性权重、引入压缩因子以及边界条件约束三种优化策略对该算法进行优化，提出一种杂交粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO)进行瑞雷面波频散曲线反演，提高了反演的精度、减少了反演的多解性。通过典型地质模型的无噪声、含噪声及多模态理论频散曲线反演，验证了该方法的有效性、抗噪能力和多模态频散曲线联合反演能力；与边界约束粒子群算法反演结果的对比分析表明，HPSO具有更高的反演精度；最后，对实测数据进行了反演，验证了HPSO的适用性。     

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。     

应用人工神经网络算法的地震面波非线性反演

利用瑞雷波频散曲线反演地下介质的横波速度是一种有效可靠的地球物理方法,且已被广泛应用于近地表地质调查和勘测。传统线性反演方法已不能满足日益复杂的目标或任务的需求,而非线性反演方法因其反演速度快、原理直观易懂而倍受关注。非线性反演方法中的人工神经网络具有自组织、自学习能力、联想记忆能力、高度容错性和抗干扰性,对不同反演问题能（通过相应网络训练后）反演出相应的目标参数。鉴于此,引入BP人工神经网络对地震面波进行反演,通过网络设计、训练和学习,求得最优解而不是精确解,以此避免了其他非线性反演方法易陷入局部极小值的问题。通过选取BP神经网络对多种典型地质模型在无噪和含噪情形下得到的频散曲线分别进行反演,并对比反演结果与真实数据,验证了此方法反演频散曲线的有效性和稳定性。最后,对实际数据进行反演,并与其他方法反演结果进行对比、分析,检验了该反演方法的实用性。     

自适应权重蜻蜓算法及其在瑞雷波频散曲线反演中的应用

瑞雷波勘探技术是探查近地表横波速度结构的有效手段.然而瑞雷波频散曲线的反演具有非线性和多极值特点,采用遗传算法等传统非线性算法,在求解此类问题时会呈现不易收敛、稳定性差等现象.蜻蜓算法是一种近年提出的新型非线性算法,文中在该算法基础上提出基于自适应权重的改进蜻蜓算法,紧密围绕非线性算法的前期强调"探索"、后期侧重"开发...     

利用自适应混沌遗传粒子群算法反演瑞雷面波频散曲线

为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法（ACGPSO）：即先采用自适应惯性权重,并设置粒子的节速度,再引入遗传算法的交叉和变异操作及单维全分量的混沌局部搜索。利用该算法对理论模型的无噪和含噪基阶频散曲线进行反演,且针对含噪数据加入二阶与三阶频散曲线进行联合反演。所得反演结果与常规粒子群算法反演结果的对比表明：ACGPSO算法具有更好的稳定性和抗噪性,且基于该算法的联合反演能有效降低解的多解性,显著提高解的精度。对实际数据所做的两步法反演的效果进一步验证了该算法的适用性。     

空间假频对频率—波数域瑞利面波频散曲线反演的影响

在地震勘探中,可以利用现有大炮地震记录中的瑞利面波频散信息提取频散曲线,进而反演近地表的速度结构,建立高密度的表层结构剖面。准确地提取瑞利面波频散曲线是提高近地表结构反演精度的前提。但由于地震勘探中大炮地震记录的道间距过大,利用频率—波数变换法提取频散曲线时,空间假频难以避免,这必然影响频散曲线提取和反演的效果。本文通过分析理论模型空间假频对频散曲线提取的影响,发现大道间距引起的空间假频会导致提取的频散曲线缺失高频信息,并通过频散曲线敏感度的理论分析,发现频散曲线高频部分对浅层横波速度更敏感。利用等厚分层阻尼最小二乘联合反演,分别对理论模型和实际数据进行了不同道间距的横波速度反演,反演结果表明空间假频引起的频散曲线高频段缺失会增大反演的整体相对误差,降低浅层反演精度和反演的稳定性,进而影响反演效果。     

多道面波频散分析在实际大炮数据中的应用

通常应用小道距、短排列接收到的高频面波进行面波反演,但也已开始利用大炮地震数据中的面波进行近地表结构反演。复杂实际地震数据会降低频散曲线的精度,从而影响近地表结构反演的效果。文中探讨了大炮数据多道面波反演中如何确定参与频散分析数据道的最小炮检距大小、数据道数量及同炮地震数据中强弱面波不均衡等难题,提出了提高频散曲线生成精度的方法。实例分析结果证明这些提高频散曲线生成精度的方法是有效的,取得了令人满意的近地表结构反演效果。     

基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演

为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二乘支持向量机方法建立反射振幅与弹性参数之间的非线性模型;最后以此非线性模型对地震道集数据进行反演。模型数据和实际资料的反演结果表明,该方法克服了常规广义线性AVO反演在远炮检距及弹性参数纵向变化大等情况下的缺陷,可直接从实际地震道集数据中提取较高精度的地层弹性参数,具有快速稳健、抗噪能力强的优点。     

MCSEM和地震AVA数据联合反演储层物性

海洋可控源电磁（MCSEM）数据对高阻的含油气储层比较敏感,联合反演MCSEM和地震数据可提高储层物性参数估计的可靠性。本文提出一种利用MCSEM和地震AVA数据联合反演储层物性参数的方法,该方法利用Archie公式和Gassmann方程建立储层物性参数与电磁属性（电导率）和地震属性（速度、密度）之间的联系,采用模拟退火（SA）算法求解联合反演目标函数。模型试验表明,与单一数据反演结果相比,联合反演MCSEM数据和地震AVA数据能够得到更可靠的储层物性参数估计,且与基于梯度下降的Occam反演方法相比,该方法不依赖于初始值。     

基于FOA的叠前反演方法

本文提出一种基于果蝇优化算法的非线性叠前反演方法,利用Schaffer函数F6进行算法性能测试,并对不同加噪百分比的模型数据利用果蝇优化算法(FOA)进行EI反演,提取相应的弹性参数,反演能够收敛到全局最优解。将此法应用于鄂尔多斯SLG地区实际二维数据,能够快速得到较稳定可靠的弹性反演参数,表明文中方法能够用于指示气层的横向变化。     

基于柯西分布的频率域全波形反演

全波形反演利用了波形的整体特征,是一种高分辨率的成像方法。目前广泛使用的最小二乘法全波形反演隐含了地震数据处理中噪声服从正态分布,限制了实际应用的效果。本文在假设地震数据噪声误差服从柯西分布的前提下,提出了一种基于柯西分布的频率域目标函数构造方法,推导出了相应的梯度表达式,通过对理论模型的数值合成记录加入随机脉冲噪声、高斯噪声和线性噪声,验证本方法的正确性。反演过程中采用拟牛顿法从低频到高频进行了多尺度的全波形反演,并将低频反演结果作为高频反演的初始模型以便减少解的非唯一性。研究结果表明：该方法相对于最小二乘全波形反演方法,在噪声存在且不满足高斯正态分布的情况下,仍然能够得到较好的反演结果。     

纵横波分离的多震源弹性波全波形反演

弹性波全波形反演（EFWI）具有获取高精度纵、横波速度和地层密度的潜力,但计算成本高。纵、横波耦合会引起串扰噪声,降低反演精度。多震源编码技术能大大提高EFWI的计算效率,但会增加波场的复杂度,致使非线性问题更严重。为此,提出一种基于纵、横波分离的多震源弹性波全波形反演（ES_SEFWI）方法,通过动态震源随机编码技术压制多震源串扰噪声,同时采用波场分离技术缓解纵、横波耦合引起的串扰效应。纵、横波速度结构相关的Marmousi模型和纵横波速度结构不相关的Marmousi-Ⅱ模型测试结果表明,所提反演方法能有效压制串扰噪声并提高计算效率。     

多参数优化的模拟退火法波阻抗反演

多参数优化的模拟退火法波阻抗反演是通过调整地震资料信噪比、相邻道的相关性、初始模型偏差、反射系数门槛值等约束条件进行地震资料反演的。该方法可以把对地质、物探和测井资料的认识结合到反演中，从而有效地监控反演的结果，得到能真正反映地层岩性的波阻抗。介绍了方法的基本原理，给出了方法实现的具体步骤，包括高分辨率处理、合成记录及层位标定、子波提取、初始模型建立、模拟退火反演和多参数约束条件的调整等。实际资料应用表明：①与常规波阻抗反演相比，该方法可以提高地震资料反演的分辨率；②原始地震数据相干体切片和波阻抗相干体切片的断层位置均与构造图的断层位置一致，与原始地震数据相干体切片相比，波阻抗相干体切片可为断层解释提供更好的依据。     

基于构造滤波的VTI介质平面波最小二乘FFD叠前深度偏移

中国中东部地区沉积地层广泛发育,地下介质中地震波传播速度不仅与空间位置有关,还受传播方向影响,研发适用于各向异性介质的成像方法有利于提高反演成像精度。通过将VTI介质高阶傅里叶有限差分波场延拓算子纳入反演成像体系,本文实现了基于VTI介质的最小二乘FFD叠前深度偏移。针对该方法计算量大、相干成像噪声明显的不足,进行了优化：采用引入平面波编码策略,压缩地震数据,显著提高计算效率;迭代过程中提取CIG道集,在该道集上应用平面波构造滤波算子压制相干成像噪声,提高成像信噪比。基于各向异性Marmousi 2模型的数值测试结果表明,本文的优化偏移成像方法取得三点改进： ①适用于复杂强横向变速VTI介质; ②成像信噪比提高,效率更高; ③克服了单程波类算法近地表成像精度低的缺陷。     

应用傅里叶尺度变换提高地震资料分辨率

针对叠后地震资料,本文提出利用傅里叶尺度变换进行提高分辨率的处理方法。由傅里叶尺度变换的性质可知,地震子波在时间域的压缩等于在频率域内频谱向高频端移动,反之亦然。因此,可利用傅里叶尺度变换性质对估算出的地震子波进行变换,得到更高频率的地震子波,再利用反演得到的滤波因子实现对地震资料的提高分辨率处理。该方法假设地震资料的反射系数序列是含白噪随机序列,地震子波具有零相位特性,且根据地震数据的信噪比估算合适尺度变换因子,再做拓频处理。模型数据测试和实际资料应用的结果均证实本文方法可有效提高地震资料分辨率,尤其适用于薄互层类储层的反演和预测,是一种简便实用的高分辨率地震数据处理方法。