【摘 要】
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地质统计学随机反演可以获得比常规反演更高分辨率的结果,目前已成为储层高分辨率预测的主流方法.地下不同岩相储层参数存在明显差异,本文在地质统计学反演框架下构建了岩相和储层参数同步反演目标函数,实现不同岩相条件下储层参数分布精细描述.在求解该高维数据多参数同步反演问题时,本文将可以动态调节搜索步长的布谷鸟算法与马尔科夫链蒙特卡洛方法融合,采用多条马尔科夫链进行Levy飞行产生新解的策略扩大解的空间范围,通过适应度最佳选择输出最优解实现全局优化迭代,有效提升了反演方法的稳定性和全局最优性,避免了传统马尔科夫链蒙
【机 构】
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电子科技大学资源与环境学院,太原理工大学求实学院,东方地球物理公司物探技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41804126),国家重大专项(2017ZX05018001-006)联合资助.
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地质统计学随机反演可以获得比常规反演更高分辨率的结果,目前已成为储层高分辨率预测的主流方法.地下不同岩相储层参数存在明显差异,本文在地质统计学反演框架下构建了岩相和储层参数同步反演目标函数,实现不同岩相条件下储层参数分布精细描述.在求解该高维数据多参数同步反演问题时,本文将可以动态调节搜索步长的布谷鸟算法与马尔科夫链蒙特卡洛方法融合,采用多条马尔科夫链进行Levy飞行产生新解的策略扩大解的空间范围,通过适应度最佳选择输出最优解实现全局优化迭代,有效提升了反演方法的稳定性和全局最优性,避免了传统马尔科夫链蒙
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