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《西安石油大学》 2011年
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神经网络在地震反演中的研究与应用

袁姝  
【摘要】:地震反演是地震勘探的根本问题,其目的是提取地震波所蕴含的地下岩层速度结构和物性参数空间分布信息,为地质结构与资源勘探开发提供重要依据。由于大部分地球物理反演属于多极值的目标函数优化,线性反演方法会导致反演结果陷入局部最优。为了找寻地球物理反演全局最优解,本文提出了基于粒子群优化的神经网络训练算法(PSO_BP),并将算法应用于非线性地震反演计算,不仅改善了BP神经网络的搜索性能,还提高了其在地震反演中的运算效率和反演精度,从而为地震波阻抗的反演提供了一个新的高效的方法。 论文所做工作及取得研究成果如下: (1)围绕地震反演技术中存在的问题,讨论了地震反演和神经网络的应用现状和原理技术,在研究BP算法应用、学习方式及改进方法的基础上,针对BP神经网络在地震反演预测中存在的网络结构设计不灵活、权值获取规则单一、易陷入局部最优等局限性,提出了粒子群优化算法优化神经网络的连接权值和阈值的方法,并设计出了两种算法相互渗透、相互配合的PSO_BP算法。 (2)深入研究并总结了PSO_BP算法的原理、基本结构和实现模式等,并且通过标准测试函数实验,进一步讨论了粒子群优化算法的运行参数取值范围、可行性和稳定性,重点对PSO算法的收敛性进行了较为细致的研究,总结出了一些指导性规律。 (3)在地震反演仿真实验中选用PSO_BP算法与BP算法进行了综合比较,结合优化的油田实际地震数据,进行实际测井数据和地震波阻抗的反演。证实了PSO_BP算法具有收敛速度快、误差率小、全局寻优能力强的特点,在地震反演预测应用中能够取得较好的效果。 文章结尾对PSO_BP算法进行了总结,并对该算法用于地震波阻抗反演的下一步研究进行了展望。
【学位授予单位】:西安石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP183;P631.4

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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