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题名粒子群优化算法波阻抗反演
被引量:2
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作者
兰天
桂志先
夏振宇
李彬
黄凤祥
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机构
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室
长江大学地球物理与石油资源学院
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出处
《断块油气田》
CAS
北大核心
2016年第2期176-180,共5页
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基金
国家自然科学基金项目"微震监测中波场特征与数据处理方法研究"(41074104)
国家科技重大专项课题"东濮凹陷油气富集规律与增储领域"(2011ZX05006-004)
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文摘
粒子群算法比较简单、容易操作,对求解高维度问题有较好的优势,但存在2个问题:1)常规的粒子群算法信息间的交流是通过自身解与全局最优解间交流得到,群体内部交流过少;2)常规的线性惯性权重作用过于单一,不利于反演后期结果的快速收敛。文中提出的粒子群优化算法,以粒子群理论为核心,遗传优化算法引进交叉算法,修改惯性权重,提供的随机游走步长逐渐变小,在目标函数及初始模型的约束下,缓慢地缩小步长,以求先快速跳出局部极值,然后不断减小步长,靠近最优值。通过分析粒子群原理、遗传核心理论,详细分析粒子群参数,优选参数,并将其同传统的算法相比较,优选算法,随后,进行抗噪性及模型试验。分析发现,噪声含量比在30%之内时反演结果与实际吻合,模型反演结果在初始模型上有所改进。这证明该方法在实际反演中是实用可行的。
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关键词
粒子群
权惯系数
遗传
叠后反演
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Keywords
particle swarm
weight coefficient
genetic
post-stack inversion
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分类号
TE132.14
[石油与天然气工程—油气勘探]
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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