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混合遗传算法及其在电磁传播测井反演中的应用

作　者: 信晓丽
导　师: 邢光龙
学　校: 燕山大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 电磁波传播电阻率测井 反演 遗传算法 共轭梯度法 混合反演方法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 77次
引　用: 2次
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内容摘要


近年来,几兆赫的阵列电磁传播电阻率测井(EPRL)已成为探测油气层侵入剖面电阻率分布的重要手段。然而,要实现侵入剖面电阻率分布的精细解释,就必须借助于阵列传播电阻率测井资料的反演。多参数阵列电磁传播率测井资料的反演问题,具有较强的非线性和多值性,在这方面的研究国内外已有很多,但都无法兼顾反演的适定性与反演效率,因而需要新的思路,研究新的反演方法。本文首先介绍VIKIZ仪器,概述测井地层模型及其资料处理的反演问题,明确了本文的研究对象和需要解决的问题。接着对遗传算法(GA)性能分析,以及介绍了GA的特点与关键和数学基础,并通过两个函数对GA的性能进行测试,并提出了GA的不足之处。最后在分析GA和共轭梯度法(CGM)各自特点的基础上,发展了两种优化GA和CGM配置的反演方法,提高了反演效率、保证了反演精度,并可有效地应用于EPRL资料的反演。第一种称为混合算法,即先用GA筛选,得到好的初值,然后再用CGM反演,得到最优解;另一种是把CGM作为操作算子,只作用于GA中每代的最优个体上,从而在没有减小GA的稳定性的同时,加快了反演收敛速度。模拟测井资料的反演结果表明,这是两种快速、稳定和有效的反演方法。两种混合算法融合了GA的强鲁棒性,以及CGM的快速收敛性,使得算法反演稳定收敛,有效地解决了侵入几何参数难以定量确定的反演问题。虽然两种混合算法耗时量要比CGM大些,但这也是改善反演方法所需的必要代价。本文考虑的是阵列测井资料的径向一维反演,正演很快,所以混合算法耗时量也不会太大,完全可以满足实际测井解释后处理的资料。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-17
  1.1 课题的研究背景  10-11
  1.2 电磁波测井仪器的发展现状  11-14
  1.3 反演方法  14-15
  1.4 该文研究的主要内容及结构安排  15-17
第2章 测井资料的反演问题及遗传算法  17-41
  2.1 测井地层模型及测井资料的响应计算  17-21
    2.1.1 地层模型  17-18
    2.1.2 资料处理的反演计算及流程  18-21
  2.2 遗传算法的基本原理  21-27
    2.2.1 GA 的基本描述  22-23
    2.2.2 遗传算法的基本流程  23-24
    2.2.3 遗传编码  24-25
    2.2.4 交叉运算  25-26
    2.2.5 变异运算  26-27
    2.2.6 选择运算  27
  2.3 遗传算法计算实例  27-30
  2.4 GA 的特点与关键  30-31
  2.5 GA 的数学基础  31-36
    2.5.1 模式理论的基本概念  31-32
    2.5.2 模式定理  32-34
    2.5.3 GA 的收敛性分析  34-36
  2.6 GA 性能测试  36-39
    2.6.1 测试遗传算法的性能的常用函数  36-38
    2.6.2 遗传算法的性能的评价标准  38-39
  2.7 遗传算法的不足之处  39-40
  2.8 本章小结  40-41
第3章 遗传算法改进  41-51
  3.1 引言  41-42
  3.2 非线性共轭梯度法简介  42-45
  3.3 混合遗传算法  45-47
    3.3.1 混合遗传算法的基本思想  45
    3.3.2 混合遗传算法的基本构成原则  45-46
    3.3.3 混合遗传算法流程  46-47
  3.4 数值计算实例  47-50
    3.4.1 计算实例与结果  47-49
    3.4.2 结果分析与说明  49-50
  3.5 本章小结  50-51
第4章 混合遗传算法应用于测井资料反演  51-59
  4.1 GA-CGM 的混合算法  51-53
    4.1.1 GA 筛选初值  51-53
    4.1.2 CGM 寻优  53
  4.2 GA-CGM 的混合算法的反演结果  53-57
  4.3 本章小结  57-59
第5章 遗传融合算法的提出及应用  59-66
  5.1 遗传融合算法  59-61
  5.2 模拟资料的反演结果  61-64
  5.3 本章小结  64-66
结论  66-68
参考文献  68-72
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  72-73
致谢  73-74
作者简介  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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