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基于遺傳算法與Levenberg-Marquardt算法構(gòu)建微震速度模型

發(fā)布時(shí)間:2018-05-09 20:03

  本文選題:微地震 + 速度模型 ; 參考:《世界地質(zhì)》2016年04期


【摘要】:為在射孔時(shí)間未知條件下達(dá)到微震速度模型矯正的目的,采用遺傳算法交叉互換搜索最優(yōu)初值和Levenberg-Marquardt算法局部鎖定最優(yōu)解的方式來(lái)構(gòu)建微震速度模型。通過(guò)6層層狀模型及井下不同數(shù)量檢波器進(jìn)行試算,隨著檢波器數(shù)量增加,構(gòu)建的速度模型準(zhǔn)確度越高,當(dāng)檢波器數(shù)量增加到20個(gè)時(shí),誤差約13.4×10~(-3),目的層檢波器數(shù)量越多,構(gòu)建目的層速度誤差越小,第5層檢波器由1增加到3個(gè)時(shí),精度提高9.1×10~(-3),并且反演震源與實(shí)際震源距離相差10 m,說(shuō)明此方法在射孔時(shí)間未知條件下可以良好構(gòu)建速度模型。
[Abstract]:In order to correct the microseismic velocity model under the condition of unknown perforation time, the microseismic velocity model is constructed by using the genetic algorithm (GA) to search the optimal initial value and the Levenberg-Marquardt algorithm to lock-in the optimal solution. With the increase of the number of geophone, the accuracy of the velocity model is higher. When the number of geophone increases to 20, the error is about 13.4 脳 10 ~ (-3) and the number of geophone in target layer is more. The smaller the velocity error of the target layer is, the higher the accuracy of the fifth layer geophone is from 1 to 3, and the difference between the inversion source and the actual source distance is 10 m, which indicates that the velocity model can be well constructed by this method under the condition of unknown perforation time.
【作者單位】: 吉林大學(xué)儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2011ZX0560-003)資助
【分類號(hào)】:TE357.1;P631.4

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1867230

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