基于免疫遗传算法的弹性参数反演的研究

基于免疫遗传算法的弹性参数反演的研究

论文摘要

八十年代兴起的亮点技术及AVO技术在油气检测方面具有十分重要的作用,墨西哥湾及我国四川川东、胜利油田等地区许多气田的发现主要依靠该技术。过去亮点技术和AVO技术主要利用反射波振幅定性检测含油气情况,在定量求解弹性参数方面工作的深度还不够。目前的AVO研究都是基于Zoeppritz方程及其各种近似公式,随着油气勘探的发展所寻找的含油气目的层越来越薄,许多目的层的厚度只有十几米甚至不到十米,并且有些地区的构造非常复杂,很难满足Zoeppritz方程半无限弹性介质分界面这一假设条件。因此,基于Zoeppritz方程的AVO技术应用于油气勘探可能带来较大误差,特别是对于含油气薄层,进行精确的AVO分析时,Zoeppritz方程是不适合的。本文在对基于Zoeppritz方程和近似公式Shuey方程的常规AVO分析的基础上,对于薄层介质根据Brekhovski的层状介质公式推导了简化的薄层公式(即三层介质公式),验证了该公式的正确性,并进一步利用该公式对薄层模型进行AVO分析和反演。针对遗传算法“易早熟”的缺点,我们将其与免疫算法具有的免疫记忆、自我调节和多样性保持功能的优势相结合,建立了免疫遗传优化算法,该算法改善了“早熟”现象,具有较好的收敛性,并提高了计算效率,适用于多参数多极值的地球物理反演问题。针对薄层地质模型,利用免疫遗传算法设计了一个中间层的反演流程,利用薄层公式对多个地层模型的反演计算结果表明,该反演算法是稳定、高效的,反演出的中间层的纵波速度、横波速度和密度等弹性参数具有较高的稳定性和精度,适合薄层弹性参数反演。地球物理联合反演由于使反演问题的非唯一性得到有效限制而越来越受到人们的重视。本文通过纵横波勘探的实例,说明多波勘探的优越性,对提高反射波地震勘探在工程勘察中的应用效果具有重要意义。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 0 前言
  • 0.1 国内外研究现状
  • 0.1.1 AVO 技术的发展和现状
  • 0.1.2 AVO 技术存在的问题
  • 0.2 本文主要工作、内容
  • 0.2.1 主要研究内容
  • 0.2.2 主要创新点
  • 1 AVO 基本原理及公式
  • 1.1 AVO 基本原理
  • 1.2 SHUEY 公式
  • 1.2.1 三项Shuey 公式
  • 1.2.2 简化的两项Shuey 公式
  • 1.2.3 Zoepprtiz 方程及其近似公式AVO 分析误差讨论
  • 1.3 小结
  • 2 薄层介质中弹性波的传播
  • 2.1 层状介质中弹性波的传播
  • 2.2 BREKHOVSKI 方程
  • 2.3 薄层介质简化公式
  • 2.3.1 薄层介质中弹性波传播的简化公式
  • 2.3.2 公式验证
  • 2.4 薄层的AVO 曲线特征分析
  • 2.5 小结
  • 3 免疫遗传算法
  • 3.1 遗传算法介绍
  • 3.2 免疫算法
  • 3.2.1 免疫系统概述
  • 3.2.2 免疫算法的基本架构
  • 3.2.3 传统免疫算法介绍
  • 3.3 免疫遗传算法
  • 3.3.1 免疫遗传算法的建立
  • 3.3.2 免疫遗传算法基本算子
  • 3.3.3 免疫遗传算法基本流程
  • 3.4 数值实验
  • 3.5 小结
  • 4 薄层弹性参数反演
  • 4.1 目标函数的选择
  • 4.2 约束条件的加入
  • 4.3 AVO 反演过程
  • 4.4 理论模型实验
  • 4.5 试验结果分析与总结
  • 5 纵横波联合反演
  • 5.1 纵横波联合反演方法原理
  • 5.2 反演的主要影响因素
  • 5.3 综合数据实例
  • 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历
  • 发表的学术论文
  • 相关论文文献

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