本文關(guān)鍵詞：粒子群改進(jìn)算法波阻抗反演

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【摘要】：油氣勘探越往后期走就越需要對(duì)油氣資源的構(gòu)造、形態(tài)、儲(chǔ)層規(guī)模、巖性、物性等做深入分析。波阻抗反演是為了更詳盡的描述儲(chǔ)層規(guī)模、形態(tài)及物性等等。同時(shí),現(xiàn)行的遞推、線性、模型反演及單一智能算法很難滿足日益高要求的反演需求。因此本文提出在粒子群算法的基礎(chǔ)上聯(lián)合多種智能算法進(jìn)化波阻抗反演,以求為儲(chǔ)層預(yù)測(cè)提供一種參考思路。本文首先介紹了粒子群的基本理論、基本流程,并在此基礎(chǔ)上參考了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,補(bǔ)充了對(duì)粒子群算法的學(xué)習(xí)因子、速度邊界設(shè)定、慣性權(quán)重調(diào)整的一些策略。為了進(jìn)一步深入了解粒子搜索性能,重點(diǎn)討論了慣性權(quán)重對(duì)粒子收斂性能的影響。通過(guò)函數(shù)試驗(yàn)進(jìn)一步優(yōu)選,搜尋相對(duì)較為優(yōu)良的參數(shù)組合。值得注意點(diǎn)是,雖然權(quán)重因子在某種程度上可以增強(qiáng)算法的全局搜索性能,但無(wú)法進(jìn)一步協(xié)調(diào)種群的較為精細(xì)的局部搜尋能力。通過(guò)對(duì)遺傳算法的各種操作算子的一些現(xiàn)行改進(jìn)策略的調(diào)研,對(duì)遺傳算法有了一個(gè)較為全面的認(rèn)識(shí)。遺傳算法通過(guò)交叉、變異、隨機(jī)游走不斷重構(gòu)、破壞基因,同借助隨機(jī)游走,算法可以自適應(yīng)的增加或縮小搜尋空間解的范圍,盡可能避免無(wú)效的游走。但是遺傳算法是在各算子的作用下緩慢向最優(yōu)解逼近,同時(shí)借助交叉、變異在一定程度上算法可以將之前搜尋到的優(yōu)良基因破壞掉,導(dǎo)致算法停滯。針對(duì)傳統(tǒng)的粒子群算法、遺傳算法在高維度問(wèn)題求解上的不足,為了避免粒子早熟,提高粒子的多樣性,本文提出了一種粒子群遺傳融合算法,為改進(jìn)粒子早熟問(wèn)題提供一種可行方法。使用嵌入遺傳算法,種群多樣性得到豐富,借助于粒子的記憶能力優(yōu)良基因得到保留。隨后將改進(jìn)的算法同改進(jìn)之前的遺傳、粒子進(jìn)行函數(shù)測(cè)試,做了對(duì)比。在實(shí)際資料反演之前,進(jìn)行了模型測(cè)試以及子波提取試驗(yàn),以期為阻抗反演提供可行性分析,然后在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行了實(shí)際資料阻抗反演
【關(guān)鍵詞】：粒子群 慣性權(quán)重 遺傳算法 阻抗反演
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P631.4;P618.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究目的與意義8-9
• 1.2 波阻抗反演常見(jiàn)問(wèn)題及研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及實(shí)施步驟11-12
• 第二章 波阻抗反演技術(shù)12-21
• 2.1 反演概論12
• 2.2 直接反演12-13
• 2.3 基于模型的反演13-19
• 2.4 非線性反演19-21
• 第三章 粒子群理論與算法21-36
• 3.1 粒子群算法概要21-22
• 3.2 算法原理及流程22-23
• 3.3 粒子群拓?fù)鋱D23-24
• 3.4 粒子群參數(shù)控制24-28
• 3.5 算法性能討論28-34
• 3.6 本章總結(jié)34-36
• 第四章 粒子群改進(jìn)算法36-52
• 4.1 粒子群算法性能分析36
• 4.2 遺傳算法介紹36-38
• 4.3 遺傳算法編碼及算子分析38-44
• 4.4 粒子群遺傳智能融合算法44-51
• 4.5 本章小節(jié)51-52
• 第五章 模型試算及實(shí)際資料反演52-64
• 5.1 單道模型測(cè)試52-55
• 5.2 二維模型反演55-57
• 5.3 子波提取57-60
• 5.4 實(shí)際資料應(yīng)用60-64
• 第六章 總結(jié)64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 個(gè)人簡(jiǎn)介72-73

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