瞬变电磁测深资料反演———逐步缩小搜索范围的演化算法

将逐步缩小搜索范围的思想引用到郭涛算法上，提出了一种逐步缩小搜索范围的演化算法，并用此法对TEM资料进行反演计算，以较高的分辨率得到了地电模型的参数。反演结果表明，该算法对初始模型的依赖性不严重，不易陷入局部极小值，收敛较快。     

长输管线施工场地地下管线探测的实践

长输管线施工场地距离长、跨越大,地下管线情况复杂,分布无规律,探测难度相当大。长输管线施工场地地下管线可借助仪器设备进行探测,但调查也是一个很重要的环节,只有把两者结合起来,才能快速、准确、有效地解决探测中的实际问题。探测仪器是有局限性的,只能作为探测实现工具,探测人的素质与技术方法运用对探测结果非常关键。盲测扫描搜索技术是长输管线施工场地地下管线探测最常用、最直接和最有效的作业方法。     

用改进的模拟退火算法进行叠后时移地震数据反演

本文以广义Boltzmann—Gibbs统计理论为基础，采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型，选用改进的接收概率公式，并在实际计算中设置记忆器，记忆搜索到的最好结果，得到适合时移地震反演的模拟退火算法。通过分析地震数据和模型之间的关系，选择了合适的目标函数和流程进行时移地震数据反演，经理论模型试算，取得了较好的效果。新的反演算法有较好的抗噪能力，反演结果稳定性好、精度高，较好地实现了时移地震中较小波阻抗变化的反演。     

利用改进藤壶交配算法反演重力倾斜断层模型参数

针对重力勘探中倾斜断层模型密度参数与几何参数的获取,提出了改进藤壶交配算法。传统藤壶交配算法的寻优过程与定量模拟藤壶特殊交配繁殖特征密不可分,但其受制于关键参数(生殖器长度p_l)的选取、种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出搜索解空间时处理方式的影响。故提出一种结合变生殖器长度p_lvar,新型藤壶子代更新和越界校正策略的改进藤壶交配算法。通过理论无噪声重力异常研究了藤壶生殖器长度p_l对于传统藤壶交配算法的影响,验证了采用p_lvar策略的有效性以及改进藤壶交配算法的优越性。进一步利用合成无噪声重力异常、含不同噪声比例(10%和30%)重力异常和埃及Gazelle断层实际数据反演对比了藤壶交配算法、改进藤壶交配算法和粒子群算法获取相关参数的可行性、准确性、稳定性和实用性。处理结果表明,改进藤壶交配算法相较于藤壶交配算法和粒子群算法而言具有更小的拟合误差、更准确的模型参数以及更高的稳定性,具有推广至解决其它地球物理反演问题的潜力。     

用特征线法进行一维波动方程反演的直接算法

用特征法直接反演一维波动方程中的速度或波阻抗，是８０年代以来不少学者关心的课题。本文对沿特征线方向的微分和积分算法进行了较详细的研究，提出了两个三阶精度反演公式，并对４个模型和４种子波进行了数值计算。结果表明，对平直的地层或者反射层位不多的地区，该算法能完全恢复原始模型中的波阻抗信息，且计算速度非常快，因而是一种行之有效的方法，但对复杂地层或反演进窗较长的情况，反演计算会出现振荡现象。最后，对这类     

用迭代反演算法进行二维井间电磁成像

提出了一种基于逐次逼近解法的迭代反演算法对井间地层电导率的构造进行成像。该方法应用一阶Ｂｏｒｎ返似将积分方程线性化，得到对电导率分布的初始估计，在迭代反演中应用高阶Ｂｏｒｎ近似对井间地层电导率构造作更精确的估计，数值计算结果表明，这种迭代反演算法与基于Ｂｏｒｎ近似，二阶Ｂｏｒｎ近似和扩展Ｂｏｒｎ近似的反演算法相比提高了成像分辨率，而计算效率相当，应用该方法还可以井间电导率分布进行了二次成像。     

用改进的遗传算法进行地震波阻抗反演

为解决地震波阻抗反演的实际问题。在自然界生物遗传过程优选和进化原理的基础上对传统的遗传算法进行了改进。提出了改进的遗传算法(GA)首先取消传统的二进制编码、解码过程而使用五进制进行编码:然后是在遗传操作中引入Boltzman生存机制。使用改进的遗传算法对地震波阻抗进行反演,目标函数可以达到数量级,这就使退火遗传算法的非线性方法能够应用于地震波阻抗反演中     

用改进的遗传算法进行地震波阻抗反演

为解决地震波阻抗反演的实际问题。在自然界生物遗传过程优选和进化原理的基础上对传统的遗传算法进行了改进。提出了改进的遗传算法(GA)首先取消传统的二进制编码、解码过程而使用五进制进行编码:然后是在遗传操作中引入Boltzman生存机制。使用改进的遗传算法对地震波阻抗进行反演,目标函数可以达到数量级,这就使退火遗传算法的非线性方法能够应用于地震波阻抗反演中。     

用改进的遗传算法进行地震波阻抗反演研究

本文介绍的遗传算法是在自然界生物遗传过程优选和进化的基础上，针对地震波阻抗反演的实际问题，对传统的遗传算法进行改进，取消传统的二进制编程，解码过程，直接使用十进制实数进行运算，在对反演参数的约束方面，采用约束法，不仅大大简化了算法的过程，而且使收敛速度大大加快，使用改进的算法对地震波阻抗进行反演，可使目标函数达到１０＾－４数量级，这就使遗传算法的非线性化方法可应用于地震波阻抗反演中。     

改进的模糊C-均值聚类算法在气测资料解释中的应用

提出了一种用于气测资料解释的改进的模糊C-均值算法.首先,基于气测资料构造适当的综合指标得到样本数据集;其次,根据最大最小距离算法的思想对样本数据集进行粗聚类,再利用粗聚类得到的聚类中心为初始聚类中心,执行标准模糊C-均值算法,得到各类储层的标准模式;最后,按照最小距离原则对待判别储层进行分类.结果表明,该方法简单、准确率较高、稳定性好,优于标准的FCM算法.     

基于改进型小波阈值的输油管道磁记忆信号降噪方法

利用金属磁记忆检测方法对输油管道进行早期诊断时,磁记忆检测信号常常被各种噪声源污染,极大地降低缺陷信号可检测性。在传统软、硬阈值降噪方法基础上,根据磁记忆检测信号的特点,提出了一种改进小波阈值函数与自适应阈值相结合的方法,选用Daubechies小波作为小波函数,分解级数为4层,采用自适应方法计算阈值。用新型漏磁/磁记忆检测仪进行了算法验证,将改进降噪方法应用于磁记忆检测信号的降噪处理。与传统软、硬阈值降噪算法相比,新算法克服了软阈值信号失真和硬阈值不连续、振荡等缺点,提高了重建信号的信噪比,降低了均方根误差值,有效地消除了信号噪声,为正确判断输油管道的应力集中位置及早期诊断提供了理论依据。     

引入重叠度指标的FPPC油气管道管段划分方法

为了准确、合理地划分油气管道的管段数目,有针对性地维护具有不同风险的管段,降低管道风险评价的成本,提出了一种改进的、引入重叠度指标的模糊投影寻踪聚类(FPPC)管段划分方法。从管道样本集的数据类特征出发,构造了同时考虑到类间稀疏度、重叠度和类内紧密度的投影指标函数,据此建立了改进的FPPC算法管段划分模型,并以我国某输气管道的管段划分为例,对比分析了改进算法与传统FPPC算法的管段划分效果。研究结果表明:(1)改进的FPPC模型无需制订相应的管道风险等级标准,克服了传统模型随机、模糊等主观性缺陷,将管段划分为4类更加合理准确;(2)设计的投影指标函数能够识别管道样本中的小类,提高了管段划分的聚类精度和可信度;(3)与投影寻踪聚类算法和传统的FPPC算法对比结果表明,改进的FPPC算法收敛速度更快、迭代次数更少。结论认为,该研究成果给出了更为科学的管段划分方法,为油气管道的风险评价提供了理论依据。     

小波多尺度井间地震波形遗传进化层析成像方法

井间地震波形层析成像是一个很复杂的非线性反演问题。本文提出了小波多尺度井间地震波形遗传进化层析成像方法，采用二维实数编码、速度基因块变异和基因小波多尺度分解等方法对简单遗传进化算法进行了改进，大大加速了算子搜索速度，提高了算法的稳定性和全局寻优性。数值模型试验结果表明，该成像方法分辨率很高，图像质量非常好，具有很好的应用前景。     

用红外成像法探测埋地输油管道

为了辅助埋地石油管道巡线以及快速定位与排查偷油支管和泄漏点,提出了利用红外热成像技术探测埋地输油管道的方法.应用热力学传导理论,对埋地输油管道上方土壤层温度场分布进行了数学建模,论证了此方法的可行性.完成了基于非制冷红外焦平面阵列及具有便携、实时成像特点的红外管道探测仪的硬件设计,运用图像增强、图像分割、骨架跟踪等图像处理算法实现了埋地输油管道的自动检测.油田现场试验证明,用这种红外管道探测仪可以方便、直观、快速地探测地下输油管道的位置、走向及分支状况.     

基于小波分析的管道泄漏负压波信号滤波研究

针对采集到的管道负压波信号中混杂有大量噪声的问题 ,在MATLAB6 1软件环境下 ,采用小波变换的方法对负压波信号进行滤波。计算过程中 ,小波基函数选取为Haar小波 ,尺度水平为 5 ,滤波结果表明该方法可以有效地消除原始信号中的一些干扰信号而未影响到原始信号中本身包含的尖峰细节信息 ,提高了采集信号的信噪比 ,从而为实现准确的泄漏判断和泄漏点的定位提供了基础。     

应用遗传算法联合反演地震─大地电磁测深数据

本文采用遗传算法研究了当地下介质为层状分布时地震—大地电磁（MT）之间的联合反演问题。在模型试算的基础上,对大庆地区实际资料进行了处理,取得了满意的效果。     

Power optimization of gas pipelines via an improved particle swarm optimization algorithm

In past decades dynamic programming, genetic algorithms, ant colony optimization algorithms and some gradient algorithms have been applied to power optimization of gas pipelines. In this paper a power optimization model for gas pipelines is developed and an improved particle swarm optimization algorithm is applied. Based on the testing of the parameters involved in the algorithm which need to be defined artifucially, the values of these parameters have been recommended which can make the algorithm reach efficiently the approximate optimum solution with required accuracy. Some examples have shown that the relative error of the particle swarm optimization over ant colony optimization and dynamic programming is less than 1% and the computation time is much less than that of ant colony optimization and dynamic programming.