混合遗传算法及其在电磁传播测井反演中的应用

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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。
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