结合非线性贝叶斯反演算法的油田储层参数反演

基于地球物理反演算法,利用地表沉降信息快速获取油田储层状态信息,对于油田储层安全的实时监控具有重要意义。目前国内外对油田储层参数反演的研究相对较少,因此本文以典型的因石油开采引起地表沉降的辽河盘锦地区作为研究区域,以InSAR沉降监测结果作为观测数据,以Okada模型作为反演模型,首次将非线性贝叶斯反演算法引入到油田储层参数反演中。在试验过程中,发现油田地下存在不止一个油层,首次将双Okada模型引入到油田储层参数反演中。试验表明:①非线性贝叶斯反演算法不仅能够获取模型参数的最优值,同时可以对反演结果的不确定性做出解释。②与单源Okada模型相比,双Okada模型更符合该地区油田储层参数变化与地表沉降之间的映射关系,基于双Okada模型反演得到的油田储层参数更可靠。

大地测量非线性随机反演算法

本文简要介绍了大地测量非线性反演问题的特点，主要讨论了蒙特卡罗法、模拟退火算法和遗传算法等全局随机反演算法的基本原理、解算特点及其在大地测量非线性反演问题中的应用。

非线性抛物型方程反问题的一种新算法

利用反问题新算法—时间域正演反演法研究非线性抛物型方程的逆时反问题。该方法处理反问题的主要思路是先求解相对应的正问题,获得解在特定时间网格处的近似值;然后构造一个合适的全纯映射,在象空间中获得解在时间网格对应点处的近似值;最后利用解析函数的唯一延拓性质实现反问题的逆时间反演。数值模拟例子说明了方法的有效性。

非线性总体最小二乘反演道路圆曲线参数算法

对GNSS(全球卫星导航系统)动态定位技术采集的道路圆曲线离散坐标进行平差计算,可反演出圆曲线参数。重心坐标法平差理论不够严密,最小二乘法的极小值条件定义不完全合理,附有参数的条件平差法易受参数初值影响。针对这些问题提出一种基于非线性总体最小二乘的道路圆曲线参数反演算法。主要对其模型构建、解算算法,以及算法设计等内容进行讨论,并采用仿真数据和实测数据对算法进行测试,与其它3种方法做对比分析。研究表明:与其它3种方法相比,在统计上,非线性总体最小二乘法的结果更接近真值,真误差波动更小,结果更稳定;与附有参数的条件平差法相比,非线性总体最小二乘法受初值的影响更小,能够获得更符合实际情况的圆曲线半径;与重心坐标法和最小二乘法相比,非线性总体最小二乘法的参数估计理论更严密。

基于改进粒子群优化的探地雷达波形反演算法

探地雷达工作的最终目的是反演解释地下结构参数,由于大多数反演问题是非线性的,研究非线性的反演方法具有重要意义。该文提出基于改进粒子群优化方法的探地雷达反演问题,该算法以信号均方误差为目标函数,用时域有限差分方法作为正演工具。通过与基于遗传算法等反演方法的结果对比,说明了该算法兼顾了准确性和简便性;通过对模型复杂、参数多、信噪比差的仿真数据的反演结果,说明了该算法对多参数反演的有效性和良好的抗噪性;对实测数据的反演结果,进一步验证了该算法的可行性。

基于域积分方程的对比源反演算法在三维微波成像中的应用

描述了基于三维域积分方程的非线性对比源反演算法在三维微波成像中的应用,提出了在对比源反演算法中采用频率跳变的处理方法重建放置在暗室内的两个均质的三维电介质目标。三维实测微波数据由法国菲涅尔研究所提供,采用了多频率、多收发设置的测量方式。通过上述成像处理方法对三维实测数据的重建结果的展示和比较,验证了采用频率跳变方法的三维对比源反演算法的精确性和可行性,是一种非常有前景的解决三维微波成像问题的处理方法。

自适应模糊反演算法的双关节机械手控制

针对双关节机械手在控制中存在不确定性和非线性的问题,采用不依赖于系统模型的自适应模糊反演控制方法对轨迹进行跟踪,先将复杂的非线性系统简化为若干个易于处理的低阶简单子系统,再对每个子系统的李雅普诺夫函数及其中间虚拟控制量进行设计,通过子系统控制律的组合提升了控制律的设计效率.根据建立的双关节机械手的动态方程,利用Simulink模块对机械手系统的自适应模糊反演控制过程进行模拟.结果表明:自适应模糊反演控制能够实现机械手系统高精度的动态跟踪,且对应的跟踪误差均小于0.87%,能够实现对不确定非线性系统准确的控制.

基于位移场拟合与深度学习预测的弹性成像反演算法

目的磁共振弹性成像(MRE)能够记录组织位移,并由反演算法得到组织的弹性模量分布图。在目前常用的反演算法中,基于有限元模型的非线性反演算法(NLI)能够在噪声较大的情况下计算不规则生物组织的力学性质分布。但是这种方法的准确度依赖于有限元模型的构建,且将在迭代优化的过程中消耗大量时间。

一类非线性系统的多面滑模控制

提出一种基于模糊 CMAC神经网络的多面滑模变结构控制算法 ,其特点是无须已知不确定性函数及其各阶导数的上界 ,与经典设计方法相比 ,所提出的方案允许非参数化不确定性。

多角度动态光散射加权贝叶斯反演算法

研究加权贝叶斯算法在多角度动态光散射法测量单峰分布颗粒体系的颗粒粒度分布中的应用.采用颗粒粒度信息分布为底数、调节参数为指数的权重系数给各个角度下的光强自相关函数曲线加入不同的权重系数,再利用传统的贝叶斯算法反演.模拟与实验结果表明,加权后的贝叶斯算法能获得分布误差更小的反演结果,有效地抑制了数据噪声的影响,提高颗粒粒度分布反演的准确性.

航空电磁法三维电阻率反演成像技术

航空电磁测量三维电阻率成像方法能快速测定地下电阻率的分布。给出了三维电阻率成像方法的基本原理,该方法包括近似三维反演因子和综合子空间解算器两部分,三维反演因子可用于近似正向线性电阻率的解译；综合子空间法实质为共轭梯度法的变换,可以通过综合子空间法把大型的线性方程系统简化为较小的、易求解的非线性系统。三维成像法属线性反演法,可直接用于测定三维电阻率分布,通过模型试验对该方法进行了可靠性验证,结果表明三维电阻率成像能更好显示地质体的导电性,同时可提供大量地质构造信息。

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping,FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。

基于局部最小的彩虹信号反演算法

针对标准/全场彩虹信号的反演处理,提出一种基于局部最小的通用性反演算法。该算法基于带修正系数的复角动量理论建立了带不等式约束的非线性最优化目标函数,并采用序列二次规划法对最优化目标函数进行迭代求解。反演前针对标准/全场彩虹信号进行不同的预处理,如去除高频结构、预估反演参数范围等。基于Lorentz-Mie理论对不同折射率和粒径分布(对数正态分布和正态分布)的液滴彩虹信号进行数值模拟,并对有/无粒径的预设分布进行反演,验证了该算法的有效性。结果表明:标准彩虹折射率反演最大绝对误差小于3×10^(-4),最大粒径相对误差为1.3%;各种工况下,全场彩虹反演折射率误差均小于1×10^(-4),平均粒径相对误差小于1.67%。最后对该算法进行了标准和全场彩虹实验数据的验证。

基于Monte carlo法的Rayleigh波浅层横波速度结构反演方法研究

针对非线性全局优化反演算法在Rayleigh波反演中存在固有的计算效率低、收敛迭代慢、内存占用高等问题,这里首先引入改进的Haskell-Thomson矩阵传递正演算法,用以提高频散曲线正演的计算效率;其次采用Monte carlo反演策略代替非线性全局优化反演,进而改善反演效率低及内存占用高等问题;最后在MASW技术中,发展了一套基于Monte carlo的Rayleigh波局部线性化反演流程。通过典型模型试算表明相对于经典的阻尼最小二乘反演算法,本方法不仅能够有效提升计算效率、减少编程难度,还兼具较高的收敛速度和反演质量,反演过程较为稳定。

基于贝叶斯准则的双侧CT图像重建研究

对弹性波CT层析成像技术中增加检测点阵列的数量的问题进行了研究,提出了基于贝叶斯准则的缺陷识别方法,指出该方法达到了提高反演图像分辨率和缺陷判别的准确度的效果。

结构物理参数时域识别的振动台试验研究

在输入未知条件下,为了识别非线性参数系统,并消除噪声异常点的影响,引入修正Levenberg-Marquardt法和矩形窗法,建立SVD-mLM法,改进了复合反演算法。为了验证改进算法,设计一个五层单跨钢框架模型进行振动台试验,测试获得含有真实噪声的动力响应,采用改进的复合反演算法,研究了结构物理参数时域识别和输入反演问题。振动台试验研究表明结构物理参数识别和输入反演结果是可信的,验证了SVD-mLM法、矩形窗法和改进的复合反演算法在识别结构物理参数和反演输入时的可行性和有效性。

基于Backstepping的改进等速趋近律AGV滑模轨迹跟踪控制方法

针对自动导引小车(AGV)轨迹跟踪过程中如何快速平稳消除行进所产生的距离和角度误差问题,提出了一种改进等速趋近律的滑模轨迹跟踪控制方法。在全局坐标系下建立了AGV运动学模型,基于反演算法(Backstepping)处理非线性系统的控制策略得到AGV的滑模切换函数,从而解决了非线性系统滑模控制切换函数难的问题;为了更好地实现AGV从任意初始的偏差状态达到滑模切换面,针对等速趋近律中ε常数对趋近过程的影响,通过连续的函数取代原趋近律中的符号函数,得到基于改进等速趋近律AGV滑模控制的切换函数式和轨迹跟踪的控制律式。通过仿真数据与实验结果表明,所提出的轨迹跟踪控制方法能够使AGV在不同转弯半径和不同速度下均能实现较快的误差纠偏,并最终使系统趋于稳定。

微波辐射计海面温度的数据质量控制

根据星载微波辐射计反演海洋大气参数的过程,分析了仿真实验中线性反演算法和非线性反演算法对反演结果的数据质量控制能力。AMSR-E观测数据的非线性反演结果分析对仿真实验的结论进行了验证,得到了肯定的结果。实验结果表明:星载微波辐射计的非线性反演算法物理意义明确、结果可靠,有良好的数据质量控制能力,具有业务化应用的潜力。

《数值计算与计算机应用》

摘要:基于集合卡尔曼滤波的反演算法已经成为处理贝叶斯反问题中越来越受欢迎的一类方法.这类方法可以看成是求解反问题的无梯度优化方法.然而这类方法是基于集合卡尔曼滤波算法的,所以它们可能不适用于求解强非高斯性观测模型.为了解决这一问题,在本文中我们提出一种基于仿射映射的变分集合卡尔曼反演算法,即确定一个先验集合到后验集合的仿射映射.数值实验结果表明,在强非高斯性观测模型中,我们提出的反演算法比标准的集合卡尔曼反演方法表现出更好的性能.

储油罐的变位识别与罐容表标定

本文探究了由于地基变形等原因,储油罐罐体的纵向倾斜和横向偏转对罐容的标定产生的影响。通过分析两头扁平的椭圆柱体与两头为球冠的圆柱体这两种常见油罐形状,利用微元法建立积分模型,利用分部积分得到了标定体积与偏转的关系式,并通过具体实例对模型可行性进行验证。对于储油罐的变位识别,利用差异性检验来检测,提出基于遗传算法的反演规划模型,利用最小二乘原理,反演求解出油罐的横向与纵向偏转角度,从而对罐容表进行重新标定。最后考虑到实际中油罐并不是规则的几何体和汽油在油罐中的储存情况对标定造成的影响,利用BP神经网络算法对罐容表进行了修正。