隨著油氣勘探技術的不斷發(fā)展,類型相對簡單的構造型油氣藏已經(jīng)基本枯竭。地震勘探日益成為發(fā)掘和識別巖性油氣藏的重要途徑,地震波阻抗反演不僅能很好的提高地震資料的后期解釋,更能有效描述油藏信息。這種信息處理方式比較真實、全面地反映了巖層和地質(zhì)結構,是鉆井可靠性和安全性的重要依據(jù)。目前傳統(tǒng)的線性反演方法已經(jīng)滿足不了實際的反演需求,不能取得好的反演結果。因此,本文采用非線性反演算法,基于粒子群優(yōu)化算法進行改進融合,將其應用到波阻抗反演中,采用理論模型驗證其可行性與可靠性,以便后期應用到實際地震資料反演中進行儲層預測。文中首先簡要介紹了地震反演的相關理論,波阻抗反演的基本原理及地震子波提取的方法,建立了反演的目標函數(shù);詳細的介紹了粒子群算法的原理、基本流程,重點對粒子群算法的學習因子、最大速度、慣性權重調(diào)整的一些策略進行研究,分析了算法的優(yōu)缺點。為了彌補算法的缺陷,引入了混沌算法并融合遺傳算法,提出了一種基于線性遞減慣性權重的混沌粒子群遺傳混合優(yōu)化算法。在對算法理論研究的基礎上,本文對其進行了仿真分析。慣性權重的選取在粒子群算法中非常重要,本文對不同慣性權重的選取策略進行了分析、仿真,結果表明線性... 

【文章來源】：東北石油大學黑龍江省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

實際地震剖面

圖 5.8 井震結合地震剖面選用本算法旨在精細刻畫儲層的橫向、縱向分辨能力。在做反演之前首先提取之首先要提取子波，經(jīng)過對實際資料分析，采用 40Hz 的雷克子波作為提取的子波，垂地震數(shù)據(jù)采樣率選擇 0.5ms，反演出的波阻抗剖面如圖 5.9 所示。從該剖面的儲層預結果來看，目標層段內(nèi)儲層縱向各薄層砂體在波阻抗反演剖面上顯示效果良好，預測果未受到地震資料宏觀模型影響，井間薄層砂體連續(xù)性關系得到了清晰刻畫，對于油范圍內(nèi)薄差儲層預測具有很好的參考價值。

圖 5.8 井震結合地震剖面選用本算法旨在精細刻畫儲層的橫向、縱向分辨能力。在做反演之前首先提取之前首先要提取子波，經(jīng)過對實際資料分析，采用 40Hz 的雷克子波作為提取的子波，垂向地震數(shù)據(jù)采樣率選擇 0.5ms，反演出的波阻抗剖面如圖 5.9 所示。從該剖面的儲層預測結果來看，目標層段內(nèi)儲層縱向各薄層砂體在波阻抗反演剖面上顯示效果良好，預測結果未受到地震資料宏觀模型影響，井間薄層砂體連續(xù)性關系得到了清晰刻畫，對于油田范圍內(nèi)薄差儲層預測具有很好的參考價值。

【參考文獻】：
期刊論文
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[7]多策略改進的多目標粒子群優(yōu)化算法[J]. 楊景明,穆曉偉,車海軍,呼子宇,侯宇浩.  控制與決策. 2017(03)
[8]粒子群優(yōu)化算法的性能分析和參數(shù)選擇[J]. 王東風,孟麗.  自動化學報. 2016(10)
[9]淺析稀疏脈沖反演及應用[J]. 陳春嶺.  西部探礦工程. 2015(09)
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碩士論文
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[2]地震波阻抗反演及其在儲層檢測中的應用[D]. 曾凡玲.成都理工大學 2012
[3]神經(jīng)網(wǎng)絡在地震反演中的研究與應用[D]. 袁姝.西安石油大學 2011
[4]波阻抗遺傳算法反演的研究[D]. 李強.中國地質(zhì)大學（北京） 2011
[5]遺傳算法的一些改進及其應用[D]. 崔珊珊.中國科學技術大學 2010
[6]粒子群算法的改進方法研究[D]. 隨聰慧.西南交通大學 2010
[7]地震約束波阻抗反演及應用研究[D]. 董月昌.中國海洋大學 2009
[8]寬帶約束反演方法實現(xiàn)及應用研究[D]. 彭傳平.長安大學 2008
[9]地震波阻抗反演及其在儲層預測中的應用研究[D]. 方磊.成都理工大學 2008
[10]混沌模擬退火算法在儲層參數(shù)反演中的應用[D]. 霍鳳斌.成都理工大學 2007



本文編號：3287635