基于混合遗传算法的叠前随机反演方法
基于混合遗传算法的叠前随机反演方法
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基于混合遗传算法的叠前随机反演方法
Author / Creator
Publisher
中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580
Journal title
中国石油大学学报（自然科学版）, 2017, Vol.41 (4), p.65-70
Language
Chinese
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中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580
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Contents
针对常规随机反演方法计算效率低的问题,提出一种基于混合遗传算法的叠前随机反演方法.该方法充分利用测井资料中的高频信息,并以地震数据作为约束,首先通过快速傅里叶滑动平均（fast Fourier transform-moving average,FFT-MA）谱模拟算法进行随机模拟得到基于地质统计学的初始模型信息,随后结合提出的混合遗传算法对模拟结果进行快速优化,得到符合地下地质结构的反演剖面,实现对叠前弹性参数的反演.混合遗传算法避免了一般遗传算法常见问题,如收敛速度慢以及产生“早熟”现象,与模拟退火相结合能够快速收敛达到全局最优,保证了反演精度.数值试验结果表明,融入混合遗传算法的叠前随机反演方法,在充分利用叠前信息的同时可以保证反演结果有效收敛,并且与模型数据吻合较好,与传统的叠前反演方...
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基于混合遗传算法的叠前随机反演方法
Authors, Artists and Contributors
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Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_sydxxb201704008
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_sydxxb201704008
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ISSN
1673-5005
DOI
10.3969/j.issn.1673-5005.2017.04.008
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