本文選題：地震解釋 + 地震建模　； 參考：《東北石油大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：近年來隨著我國地震采集技術(shù)、地震勘探技術(shù)的快速進步,地震勘探所得到的數(shù)據(jù)越來越復(fù)雜,這使得地震解釋建模的復(fù)雜性進一步的提高,對地震解釋建模結(jié)果的準確性也提出了更高的要求。在這種背景下,如何確保地震解釋建模成果數(shù)據(jù)的準確性,實現(xiàn)良好的地震解釋數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,成為了地震解釋領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。本課題利用油田豐富的地震原始數(shù)據(jù)與解釋建模數(shù)據(jù),采用非線性規(guī)劃與智能優(yōu)化技術(shù),針對地震解釋建模的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制問題,研究基于非線性規(guī)劃的質(zhì)量控制模型與其優(yōu)化算法。論文分析了非線性規(guī)劃、智能優(yōu)化算法,研究了遺傳算法和粒子群算法在非線性規(guī)劃模型上的應(yīng)用,并在理論研究的基礎(chǔ)上面向課題應(yīng)用對傳統(tǒng)遺傳算法與粒子群算法的不適應(yīng)之處進行了改進。課題針對地震解釋建模數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,建立了地震解釋建模數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模型,針對數(shù)據(jù)不完整和數(shù)據(jù)錯誤等問題建立質(zhì)量控制邏輯模型;針對數(shù)據(jù)與地震原始數(shù)據(jù)不吻合的問題,建立了基于非線性規(guī)劃的質(zhì)量控制數(shù)學(xué)模型。最終采用改進的遺傳算法和粒子群算法對模型優(yōu)化,較大的提高了模型的優(yōu)化效率,具有良好的應(yīng)用結(jié)果。在應(yīng)用技術(shù)方面,課題采用三層架構(gòu)框架技術(shù),根據(jù)實際地震數(shù)據(jù),實現(xiàn)了對地震解釋建模數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。課題在地震解釋建模數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模型及優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,開發(fā)了軟件原型,并以油田實際地震數(shù)據(jù)為背景,對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行質(zhì)控檢查和處理,結(jié)果滿足實際工作要求。課題的成果對于地震解釋建模數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的研究具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。
[Abstract]:In recent years, with the rapid progress of seismic acquisition technology and seismic exploration technology in China, the data obtained from seismic exploration become more and more complex, which makes the complexity of seismic interpretation and modeling more complex.Higher requirements for the accuracy of seismic interpretation and modeling results are also put forward.In this context, how to ensure the accuracy of seismic interpretation modeling data and achieve good quality control of seismic interpretation data has become an important research content in the field of seismic interpretation.Based on abundant original seismic data and interpretation modeling data in oil field, nonlinear programming and intelligent optimization techniques are used to control the data quality of seismic interpretation modeling.The quality control model and its optimization algorithm based on nonlinear programming are studied.In this paper, nonlinear programming and intelligent optimization algorithm are analyzed, and the application of genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm in nonlinear programming model is studied.On the basis of theoretical research, the traditional genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are improved.Aiming at the problem of data quality in seismic interpretation modeling, a data quality control model for seismic interpretation modeling is established, and a quality control logic model is established for the problems of incomplete data and wrong data.A mathematical model of quality control based on nonlinear programming is established to solve the problem that the data do not coincide with the original seismic data.Finally, the improved genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are used to optimize the model, which greatly improves the efficiency of model optimization and has good application results.In the aspect of application technology, the subject adopts the technology of three-layer frame, and according to the actual seismic data, the quality control of seismic interpretation modeling data is realized.Based on the data quality control model and optimization algorithm of seismic interpretation modeling, the software prototype is developed, and the data quality is checked and processed under the background of actual seismic data in oil field. The results meet the requirements of practical work.The results of this paper have certain theoretical and practical application value for the research of data quality control in seismic interpretation modeling.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P631.4

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本文編號：1739840