蚁群算法在断层自动检测中的应用研究

论文摘要

随着经济技术的不断发展，人类对能源的需求与日俱增，需要大量开发能源，增加产能。石油和天然气对于国家有着非常重要的战略意义，是保证国家能源安全的最重要基础，所以油气勘探在各种能源开发中占有非常重要的地位。断层的检测和识别在油气勘探中是最重要的基础工作之一。断层有可能对油气起保存的作用，形成圈闭储藏油气，也有可能断裂对油气起调整作用，甚至破坏油气藏，所以断层在油气成藏中具有非常重要的地位。常规的断层解释方法是在地震剖面和水平切片上进行的，然后在平面上进行组合分析。解释结果受到解释人员知识与经验的主观影响比较大。如果解释人员主观认识不足或者断层系统比较复杂，都可能影响解释的可靠性和精度，导致工作效率比较低。如果要提高断层解释的效率和可靠性，那么就要有效的增强地震数据的不连续性。蚁群算法中所有的蚂蚁个体都能独立的完成任务、而且是在有限制的随机条件下同时搜索问题空间中的所有节点，这些特性从本质上来说其实就是高效和稳定的并行算法具有的特性，所以蚁群算法还具有很强的并行分布式的计算能力，这使得蚁群算法能够应用于现代计算机技术中，从而使得其具有解决大量计算量问题的能力。蚁群算法在选择路径时使用的是随机概率，可以使蚁群算法避免过早收敛而造成局部最优，这也是最优化算法较难避免的问题，所以蚁群算法也具有很强的全空间的搜索能力。蚁群算法本质上是一个复杂的智能系统，具有较强的鲁棒性。由于蚁群算法具有的优点，充分与断层检测问题结合，可以有效的抑制噪音，提高效率和检测可靠性。本文通过改进蚁群算法的研究，对三维地震数据进行相干计算，突出断层响应，再对相干数据体进行蚁群追踪，得到断层追踪结果。围绕断层检测技术中的问题，改进了基于蚁群算法的断层检测方法，主要从以下两方面作了研究：1.深入研究了蚁群算法的发展及其应用，总结了基本蚁群算法的原理、实现过程以及研究了适用于断层检测算法的蚁群算法，改进了区块方向场的估计方法；2.使用相干体，作为断层属性体。应用改进蚁群算法对其进行处理，得到了断层地震数据，并且对该算法进行了详细的分析。论文的创新点：论文改进了算法追踪区块的方向场估计方法，采用基于块的连续方向场估计方法，能得到更好的追踪效果，提高了算法的抗噪性能和运行效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 选题依据及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 主要研究内容及创新点
• 第2章 断层与断层相干增强属性体
• 2.1 断层的定义
• 2.2 断层相干增强属性体
• 第3章 蚁群算法基本原理
• 3.1 算法简介
• 3.1.1 蚂蚁的社会形态
• 3.1.2 蚂蚁的群体行为
• 3.1.3 蚁群算法的思想起源
• 3.1.4 蚁群算法模型的建立
• 3.2 蚁群算法的原理
• 3.2.1 基本蚁群算法的机制原理
• 3.2.2 蚁群算法的特点
• 3.2.3 蚁群算法的数学模型
• 3.2.4 基本蚁群算法的实现
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于块的连续方向场的蚁群算法
• 4.1 参数的设置
• 4.2 区块方向场的计算
• 4.3 断层追踪
• 4.4 信息素的更新
• 4.5 本章小结
• 第5章 实际资料的处理与断层自动追踪
• 5.1 区域地质背景
• 5.1.1 区域构造演化
• 5.1.2 中生界地层特征
• 5.1.3 中生界断裂发育特征
• 5.2 实际地震资料处理流程
• 5.3 实际资料的断层自动检测
• 5.4 重要参数对结果的影响
• 5.5 与基本区块方向场估计算法的结果对比
• 5.6 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间取得学术成果