变密度常磁化强度界面重磁联合反演

大多数沉积盆地的地层密度随着深度的增加而加大,基底界面反演时因而要考虑到密度差也随界面深度发生变化.当基底岩石同时也具有磁性,可通过重磁联合反演来揭示沉积盆地基底埋深这一重要的构造信息,尽量减少重、磁异常反演的多解性.针对变密度和常磁化率界面,采用迭代联合反演的方法,利用阻尼最小二乘法和重磁力Parker正演公式一级近似求取界面深度的修正量,来反演目标界面的起伏.模型试验表明这一方法行之有效.将此方法用于实际资料处理,取得了较好效果.     

模拟退火算法及其在多层密度界面反演中的应用

模拟退火算法是以固体退火过程为物理背景的全局优化算法,具有全局寻优的能力,是一种有效的非线性组合优化算法。模拟退火反演算法实质是利用了地球物理反演问题求解过程与熔化固体退火过程的相似性,模拟其达到最低能量状态为系统目标函数的最优解。本文概要地介绍了模拟退火法的基本原理,解的接受准则,模拟退火法的实现方法、特点及其局限性。总结了近年来对模拟退火方法进行的改进,并给出了模拟退火法在多层密度界面反演中的实例。     

双界面模式Parker算法磁性界面正反演方法

推导了双磁性界面模式正反演公式,并提出解决反演发散问题的新算法,讨论算法实现的关键技术和措施,通过模型试验分析算法的精度和可用性.结果表明:新算法能够保证反演过程稳定收敛;计算精度高,误差绝对值为0.01%～4%,且具有一定抗噪能力.用新算法处理中国某地磁测数据,得到的反演结果较为合理.     

测井界面参数井约束反演及其应用

引入“测井界面参数”的概念，从声波、自然伽马、电阻率等测井曲线提取“测井界面参数”，并在一定条件下类比作反射系数；结合地震道剖面，采用宽带约束反演进行测井参数反演，得到相应声波、自然伽马、电阻率等测井曲线剖面．在得到各测井参数场的横向、纵向展布的基础上，综合解释各剖面，实现油气储层的横向预测及其精细描述，扩大了测井测量的作用范围．在中国塔里木盆地进行实际资料处理，结合地质模型进行综合解释应用，得出的结论与实际地质结论基本吻合，证明了该方法的有效性。     

一种适合磁异常反演的正则化因子选取方法

为更精确地确定地下磁性物质的分布,结合工程勘察中的磁法探勘和位场反演特点,借鉴Zhdanov等提出的自适应正则化因子选取方式,提出一种适合磁异常反演的完全自适应正则化方法。在进行一次常规自适应算法的基础上,得到估计的正则化因子初始值,根据数据拟合的下降效率确定合适的正则化因子的计算值,并采用较大的衰减因子,通过自动衰减正则化因子在考虑计算效率的条件下得到较好的数据拟合和稳定的反演结果。模型实验表明,此方法的数据拟合效果比L曲线法更好,同时在解稳定的前提下减少了迭代次数。     

具有掺杂界面的磁超晶格的磁相变研究

采用蒙特卡罗模拟方法研究具有无序掺杂界面的复杂磁性系统的磁特性,重点计算了系统掺杂界面层(ApB1-p)上A类原子的掺杂浓度p及界面交换耦合常数对磁相变的影响.通过模拟,获得了系统的相图以及磁化强度、磁化率等随温度的变化规律.模拟结果表明,纳米磁性薄膜的无序掺杂界面极大地决定了系统的相图.     

重力异常稳健迭代密度界面反演研究

重力异常界面反演是重力勘探中的一个重要研究课题,它是一个求解第一类Fredholm非线性积分方程问题,目前情况下直接求解比较困难,只能采用拟合法或逐步线性化办法实现反演计算.在计算过程中,由于反演的不适定性,往往不能很好地获得反演解.我们从二度体重力异常正演公式出发,导出地下界面迭代反演的计算公式;然后利用广义似然函数对模型参数进行优化选择,从而获得模型参数修正量迭代计算方法,实现二度体单一密度界面的稳健迭代(最小二乘加权迭代)反演.模型计算表明方法可以很好地反演出地下界面.     

利用模拟退火法反演地下三维密度界面的数值模拟

解的优化问题是重磁反演中很重要的一个方面。为了提高反演的精度和效率,采用一种线性网格化的模拟退火法来进行密度反演。将模拟区域划分为若干规则且密度均匀的长方体。为了减小边界条件的影响,可将研究区域中不同部分划分为规模不同的长方体。由引力位可推导出长方体外任意一点的重力异常公式;利用重力的可叠加性,计算每个观测点的重力异常。在给定长方体的规模参数后,根据已知的重力异常,利用模拟退火法求取最优化解,从而确定密度参数。     

重力异常界面反演的Gauss-Newton方法及其隐式迭代实现

首先根据重力异常积分公式及重力异常实测数据将确定异常源的密度界面问题归结为求非线性泛函极小化的变分问题,并在Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中应用Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ迭代方法进行求解．在实际计算中采用有限维试验函数空间对模型进行离散,每次迭代的增量由隐式迭代方法给出,以增强求解的稳定性     

模拟退火算法在药物动力学参数反演中的应用

介绍了模拟退火算法的原理和求解方法,并将其用于药物动力学参数的反演,在利用残数法求得解的基础上确定了各参数的变化区间,在Matlab语言环境下实现了该算法,并与残数法、IGS-M法的结果相比较,数值结果表明,模拟退火算法简单、准确,能更好地实现最优拟合。     

改进的模拟退火算法及其在正交偶极子各向异性反演中的应用

正交偶极子各向异性反演中一般采用快速模拟退火算法(VFSA)。为了提高VFSA算法的分辨率,提出了一种改进的VFSA算法,此算法需结合局部优化算法,即在VFSA算法的每一循环中随机产生3个点,然后运用单纯形算法进行局部寻优,所得最优解作为下一循环的初始点继续下一循环。使用改进的VFSA算法处理了大庆某井的正交偶极子声波测井数据,并将该算法与传统的VFSA算法的处理结果进行了比较。结果表明,改进的VFSA算法比传统的VFSA算法具有更好的收敛特性。若合理地选择计算参数,则改进的VFSA算法的速度下降并不明显。     

利用模拟退火算法求大气压强公式

利用模拟退火算法识别大气压强公式中的参数,得到更精确的大气压强计算公式.该方法首先把参数识别问题转化为优化问题,然后运用模拟退火算法求出由多态方程推导所得大气压强公式中的大气比热比γ,从而得到更精确的大气压强公式.通过数值模拟,将本文得到的公式与其它文献给出的大气压强公式进行比较,结果表明用模拟退火算法所确定的大气压强公式精度更高.     

模拟退火方法的改进及其在地震剩余静校正中的应用

分析了模拟退火非线性反演方法随机寻优的特点,提出了一种改进的具有较高计算效率的模拟退火方法,该方法采用数论中的均匀试验设计方法来建立候选解在解空间的均匀分布,少量的目标函数计算就能了解目标函数解空间性质,减少了目标函数的计算次数.理论和实际计算表明该方法具有较高的计算效率.     

大地电磁测深和重力数据贝叶斯联合反演

贝叶斯反演是地球物理联合反演领域的研究热点。目前,虽已有其他方法之间的贝叶斯联合反演文献发表,但鲜有文献涉及大地电磁测深(MT)和重力数据贝叶斯联合反演。现基于非常快速的模拟退火(VFSA)算法实现了MT和重力数据贝叶斯同步联合反演。将MT和重力联合反演的解表达为电阻率和密度的后验概率密度分布,并提取了电阻率和密度的最大后验概率解、均值解和最终迭代解。模型试验表明,参考多种解的表达有助于获得更加接近实际的解,认识解的多解性和不确定性。     

波阻抗反演的快速模拟退火算法

波阻抗反演是储层参数及砂体预测不可缺少的内容,在地震勘探中占有重要位置．使用快速模拟退火算法(FSA)进行波阻抗反演,能避免目标函数值陷入局部极值区并可获得全局最优解、因此,用快速模拟退火算法进行波阻抗反演,并通过理论模型试算和实际资料的反演验证了该算法的应用效果．结果表明,FSA反演结果不依赖于初值,FSA收敛速度比常规模拟退火算法(SA)收敛速度更快．井点处的波阻抗反演结果与测井数据基本吻合．     

基于模拟退火算法的爆炸冲击荷载参数反演法

基于模拟退火算法,建立了根据测试系统动力响应观测数据反演爆炸冲击荷载参数的数值方法。数值模拟结果表明,本文所提出的爆炸冲击荷载参数随机反演方法具有全局搜索能力,并且具有良好的抗观测噪音能力。当 测试系统的观测相对误差为10％时,参数反演结果的误差小于4％。所建立的参数反演方法具有良好的鲁棒性。     

基于模拟退火法的水力压裂裂缝参数反演

提出一种基于模拟退火的水力压裂裂缝参数反演算法, 并以合成的倾斜场数据为例, 对水压裂缝的中心位置、倾向、倾角和体积等参数进行了反演试算。试算结果表明, 与传统的梯度法或贝叶斯反演方法相比, 这种新方法在有效估算水力压裂裂缝关键参数的同时, 显著地扩大了目标函数的收敛区域, 降低了算法对裂缝参数初始值精度的依赖程度, 提升了反演算法的适用范围, 并且不需要任何裂缝参数的先验信息。该研究为水力压裂过程中裂缝参数的实时解算提供了算法基础。     

基于模型分块交叉移动的学习型模拟退火算法地震反演

针对地震非线性反演问题,提出一种基于模型分块交叉移动的学习型模拟退火的全局优化地震反演方法.其步骤为:首先,在模拟退火算法及粒子群算法基础上,在算法模型扰动项里面加入1个向目标优化的方向移动的学习项;其次,针对地震反演模型数量多及地震记录为褶积形式的特点,采用模型分块交叉移动的方法来实施模拟退火反演,给出模型分块交叉移动的学习型模拟退火算法流程.研究结果表明:该方法具有收敛速度快、精度高、实现简单、高效的特点,可以用于其他多维多极值的目标函数反演.     

可视化动态编辑在重力模拟退火反演中的应用

以重力模拟退火反演为例对传统模式进行改造,引进可视化动态编辑技术,实现建模、参数设置和计算结果的\"透明化\",为在综合先验约束信息条件下进行精细反演,监测反演状态,适当干预反演,提高反演合理性提供了一种方法.