基于混合智能优化算法的非线性AVO反演

• 作者: 方中于 杜家元 梁立锋 王丽萍
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 遗传算法 粒子群算法 混合智能优化算法 非线性AVO反演
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 797-804
• 页数: 8页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.04.017

摘要

针对常规叠前AVO反演存在强烈依赖于初始模型、易陷入局部最优值等问题,对基本遗传算法进行了自适应改进,然后将改进遗传算法与粒子群算法相结合,发展了遗传—粒子群算法混合的GA-PSO协同进化智能优化算法;对比改进遗传算法、粒子群算法及GA-PSO协同进化算法反演的理论模型合成地震记录的纵波速度、横波速度及密度,表明后者具有精确的反演结果及更强的稳定性和抗噪能力;最后利用GA-PSO协同进化算法对实际地震数据进行叠前AVO非线性反演,验证了算法的应用效果和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方中于	成都理工大学地球物理学院	27	160	8.0	10.0
3	梁立锋		8	23	4.0	4.0
6	杜家元	中海油(中国)有限公司深圳分公司研究院	1	6	1.0	1.0