本文關鍵詞：粒子群改進算法波阻抗反演

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【摘要】：油氣勘探越往后期走就越需要對油氣資源的構造、形態(tài)、儲層規(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層規(guī)模、形態(tài)及物性等等。同時,現行的遞推、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上聯合多種智能算法進化波阻抗反演,以求為儲層預測提供一種參考思路。本文首先介紹了粒子群的基本理論、基本流程,并在此基礎上參考了國內外研究現狀,補充了對粒子群算法的學習因子、速度邊界設定、慣性權重調整的一些策略。為了進一步深入了解粒子搜索性能,重點討論了慣性權重對粒子收斂性能的影響。通過函數試驗進一步優(yōu)選,搜尋相對較為優(yōu)良的參數組合。值得注意點是,雖然權重因子在某種程度上可以增強算法的全局搜索性能,但無法進一步協(xié)調種群的較為精細的局部搜尋能力。通過對遺傳算法的各種操作算子的一些現行改進策略的調研,對遺傳算法有了一個較為全面的認識。遺傳算法通過交叉、變異、隨機游走不斷重構、破壞基因,同借助隨機游走,算法可以自適應的增加或縮小搜尋空間解的范圍,盡可能避免無效的游走。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,導致算法停滯。針對傳統(tǒng)的粒子群算法、遺傳算法在高維度問題求解上的不足,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,為改進粒子早熟問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。隨后將改進的算法同改進之前的遺傳、粒子進行函數測試,做了對比。在實際資料反演之前,進行了模型測試以及子波提取試驗,以期為阻抗反演提供可行性分析,然后在此基礎之上進行了實際資料阻抗反演
【關鍵詞】：粒子群 慣性權重 遺傳算法 阻抗反演
【學位授予單位】：長江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 波阻抗反演常見問題及研究現狀9-11
• 1.3 研究內容及實施步驟11-12
• 第二章 波阻抗反演技術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 粒子群拓撲圖23-24
• 3.4 粒子群參數控制24-28
• 3.5 算法性能討論28-34
• 3.6 本章總結34-36
• 第四章 粒子群改進算法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 模型試算及實際資料反演52-64
• 5.1 單道模型測試52-55
• 5.2 二維模型反演55-57
• 5.3 子波提取57-60
• 5.4 實際資料應用60-64
• 第六章 總結64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻67-72
• 個人簡介72-73

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本文編號：1088956