[发明专利]一种叠前地震数据弹性参数反演问题的改进粒子群算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种叠前地震数据弹性参数反演问题的改进粒子群算法，是一种利用地震信息进行石油勘探的方法，属于油气地球物理勘探中的地震数据反演技术领域。

背景技术

目前，地震勘探是利用地震信息进行石油勘探的一种方法，由于地震信息可以反映出储层参数的变化趋势，因此，可以使用该方法来预测储层参数。地震数据分为叠前和叠后两种，由于叠前地震数据比叠后地震数据包含了更多的流体信息，而且叠前反演方法具有结果稳定、分辨率高、可控制性强等明显优势。虽然智能算法是解决地球物理反演领域问题的主要方法之一，但它们在地球物理非线性反演中也面临一些难点。首先，这些智能算法自身都存在一些缺陷，遗传算法虽然善于全局搜索能力很强，但是存在局部搜索能力差、易早熟等问题；粒子群优化算法的问题最主要的是它容易产生早熟收敛(尤其是在处理复杂的多峰搜索问题中)、局部寻优能力较差等，粒子群优化算法陷入局部最小，主要归咎于种群在搜索空间中多样性的丢失。其次，在使用这些智能算法进行非线性反演问题研究时，在搜索解的过程中，常常存在计算效率低下等问题。遗传算法在进入算法后期时，由于局部搜索效率较差，导致搜索效率降低，耗时较多。算法的搜索效率与反演问题的求解效率紧密相关，搜索效率低下，问题的求解效率也必然低下。

针对于传统三参数反演问题，横波波速、纵波波速这两项往往能反演的很好，但密度项却很差，这是一个亟待解决的问题。在反演过程中，同样存在反演出的振幅地震数据和实际振幅地震数据十分拟合，但反演出的弹性参数与实际弹性参数存在较大误差，也就是弹性参数之间的相关系数很低，这同样也是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是解决传统三参数的反演问题，提高反演问题的求解效率，为叠前地震数据参数反演问题提供一种更为高效的改进粒子群算法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种叠前地震数据弹性参数反演问题的改进粒子群算法，包括如下步骤：

步骤S1：对油田地下储层测井中的若干点进行采样，获取若干组弹性参数，测量出对应采样点的若干组地震记录值；

步骤S2：对步骤S1得到的所述若干组弹性参数进行初始化操作以获取取值范围，在所述取值范围内随机选取若干组弹性参数；

步骤S3：利用步骤S2中得到的所述随机选取的若干组弹性参数，测量其对应的若干组地震记录值；

步骤S4：基于反演目标函数，将步骤S3得到的地震记录值与所述步骤S1中的地震记录值比较，获得反演目标函数值，若反演目标函数值小于目标函数预设值，则停止计算，输出此时的弹性参数以及对应的地震记录值，否则进入步骤S5；

步骤S5：对步骤S2中得到的所述弹性参数进行迭代运算，更新所述弹性参数的数值，迭代次数增加一次，若迭代次数超过最大迭代次数，则停止计算，输出此时的弹性参数以及对应的地震记录值，否则回到步骤S3。

进一步地，每一组所述弹性参数为纵波速度V_p、横波速度V_s和密度ρ。

进一步地，所述步骤S1中对油田地下储层n+1个采样点进行测井，获取n+1组弹性参数：

[V_pi，V_si，ρ_i]，(其中i＝1,2…,n+1)；

测量获得m组地震记录值：

[s(θ_ij)](其中i＝1,2…,n；j＝1,2…m)

其中，V_pi，V_si，ρ_i依次为第i组弹性参数中的纵波速度、横波速度和密度，[s(θ_ij)]为第i层采样点中第j个角度对应的地震记录值，θ为角度。

进一步地，所述改进的粒子群优化算法中的每个粒子是长度为3n+3的实数型一维数组，所述步骤S2中初始化操作获取的取值范围是根据所述步骤S1中测井获取的n+1组共3n+3个弹性参数所定的。

进一步地，所述步骤S2中初始化操作获取的取值范围约束如下：第一组三个弹性参数的值按如下约束随机选取：

0.9·V_p1well≤V_p1≤1.1·V_p1well

0.9·V_s1well≤V_s1≤1.1·V_s1well

0.95·ρ_1well≤ρ₁≤1.05·ρ_1well