改进粒子群算法及其在电法测井中的应用

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近年来,电法测井已经成为探测油气层侵入剖面电阻率分布的重要手段,但要实现侵入剖面电阻率分布的精细解释,就必须借助于测井仪器的阵列化和阵列测井资料的处理和反演。相对于阵列测井资料可以提供的信息来说,现有测井资料的处理水平非常有限。阵列测井资料的反演问题具有较强的非线性和多值性,传统的反演方法无法兼顾反演的适定性和反演的效率。本文旨在探索能用于阵列资料处理和反演的粒子群优化(PSO)方法。本文研究主要内容和所完成的工作有:首先,介绍了电法测井的背景知识,分析了电法测井资料处理方法现状,总结了测井资料非均质反演策略和方法。其次,介绍了PSO算法的原理,并对现有的改进的PSO算法进行了总结和分类。受物理学中动力学方法的启发,提出了两种改进算法:快速收敛的粒子群改进(FCPSO)算法和粒子带质量的粒子群(m-PSO)算法。仿真实验结果表明,无论在反演精度还是在反演稳定性上,本文提出的两种改进算法都优于基本PSO算法。特别地,m-PSO算法优于其它改进粒子群算法,是一种收敛速度更快、求解精度更高的算法。最后,将m-PSO算法应用到了测井资料的反演中。模拟测井资料的反演结果表明,m-PSO算法可以用很少的粒子较准确的反演出侵入剖面电阻率的信息,有效的兼顾了反演适定性和高效率。这说明m-PSO算法是一种可以有效地应用到阵列电法测井资料处理,有很好应用前景的反演方法。
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