遗传算法和LM算法联合反演瑞雷波相速度

利用粒子群优化算法快速、稳定反演瑞雷波频散曲线蔡伟;宋先海;袁士川;胡莹【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2018(053)001【摘要】反演瑞雷波频散曲线能有效地获取横波速度和地层厚度,但基于局部线性化的瑞雷波频散曲线反演方法很难适应反演目标函数的非线性、多参数、多极值的特点.为此,提出并测试了一种新的基于全局优化策略的粒子群优化(PSO)算法的瑞雷波频散曲线反演方法.首先反演了三个理论模型的无噪声和含噪声数据,验证了PSO对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性;然后将PSO与模拟退火法(SA)进行对比,说明PSO相对于SA具有全局收敛性强、收敛速度快、求解精度高的特点;最后,反演了来自美国怀俄明地区的实测数据,检验了PSO对瑞雷波数据反演的适用性.理论模型试算和实测资料分析表明,PSO可以用于瑞雷波频散曲线的定量解释.【总页数】10页(P25-34)【作者】蔡伟;宋先海;袁士川;胡莹【作者单位】中国地质大学地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074;中国地质大学地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)湖北省地球内部多尺度成像重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074;中国地质大学地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.基于SVD算法的瑞雷波频散曲线的快速稳定反演 [J], 丁怀军2.基于OCCAM算法的瑞雷波频散曲线快速稳定反演 [J], 艾东海;程庆群3.蚱蜢算法在瑞雷波频散曲线反演中的应用 [J], 于东凯;宋先海;张学强;赵素涛;蔡伟4.自适应权重蜻蜓算法及其在瑞雷波频散曲线反演中的应用 [J], 高旭;于静;李学良;胡天跃;何川;岳永强5.基于快速标量传递算法的瑞雷波频散曲线反演研究 [J], 董智开;段文胜;肖承文;胡天跃;张献兵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

瑞利波的传播规律推导与实验验证方法总结瑞利波，也被称为表皮波或拉皮涡波，是一种在空气和水等介质中传播的波动现象。

它具有特定的传播规律，在科学研究和工程应用中有着广泛的应用。

本文将对瑞利波的传播规律进行推导，并介绍相应的实验验证方法。

首先，我们来推导瑞利波的传播规律。

瑞利波是一种表面波，它不会穿过介质，而是沿着介质的表面传播。

瑞利波的传播速度V和波长λ之间的关系可以由瑞利方程给出：V = √(gλ/2π)其中，g是重力加速度。

这个方程表明，瑞利波的传播速度与波长成正比，而且与重力加速度的平方根成正比。

实验验证瑞利波传播规律的方法有很多种。

下面我们介绍两种常用的实验方法。

第一种方法是通过水槽实验来观察和测量瑞利波的传播速度。

首先，我们准备一个水槽，并在水槽中注入一定深度的水。

然后，在水中通过一个振子或者机械装置产生瑞利波。

我们可以使用一个频率稳定的振荡器，通过压电陶瓷或振动源来激发波动。

在水槽的一个侧面，安装一个固定的测量标尺。

当波动到达标尺处时，我们可以记录下相应的时间，并通过测量位置的变化来计算波长λ。

最后，将波长λ代入瑞利方程，就可以计算出瑞利波的传播速度V。

第二种方法是通过光学实验来观察和测量瑞利波的传播速度。

我们可以使用干涉仪或者光栅，通过光的干涉现象来产生瑞利波。

首先，我们准备一个光学装置，其中包括一个光源、一个狭缝和一个光栅或干涉仪。

当光通过狭缝时，会发生衍射和干涉现象，从而产生瑞利波。

在光栅或干涉仪上，我们可以使用一个探测器来记录波动的位置，并通过测量位置的变化来计算波长λ。

最后，将波长λ代入瑞利方程，就可以计算出瑞利波的传播速度V。

除了实验验证，数值模拟也是研究瑞利波传播规律的重要方法。

我们可以通过计算流体力学的数值模拟方法，如有限差分法或有限元法，来模拟瑞利波的传播过程。

这些数值模拟方法可以根据瑞利方程和流体的物理性质，计算出波动的形态、传播速度和波长等信息。

通过与实验数据的对比，验证数值模拟结果的准确性，并进一步探究瑞利波的传播规律。

波阻抗反演通常指利用叠后地震资料进行反演的一种技术，它将地震资料、测井数据、地质解释相结合，充分利用测井资料具有较高的垂向分辨率和地震剖面有较好的横向连续性的特点，将地震剖面“转换”成波阻抗剖面，不仅便于解释人员将地震资料与测井资料连接对比，而且能有效地对地层物性参数的变化进行研究，从而得到物性参数在空间的分布规律，指导油气的勘探开发，地震反演的方法主要有两种，一种是叠前反演，一种是叠后反演，叠前反演主要有旅行时反演和振幅反演，叠后反演主要分为振幅反演和波场反演。

而我们这里所说到的波阻抗反演属叠后振幅反演，主要有递归反演、稀疏脉冲反演和基于模型的反演这三种方法。

二、波阻抗反演方法介绍1、波阻抗反演的基本假设前提1、波阻抗反演的基本假设前提目前我们常用的波阻抗反演软件所用方法基本都是基于褶积模型的基础上建立的，因此要求资料都要满足褶积模型的假设前提，基本可概括为下面的四个方面：(1)、地震模型假设地层是水平层状介质，地震波为平面波法向入射，其地震剖面为正入射剖面，并且假设地震道为地震子波与地层反射系数的褶积。

(2) 、反射系数序列在普通递归反演中，假设反射系数为完全随机的序列，而在稀疏脉冲反演中，假设反射系数为由一系列大的反射系数叠加在高斯分布的小反射系数的背景上构成的。

(3)、地震子波假设反射系数剖面中的每一道都可以看作是地下反射率与一个零相位子波的褶积。

实际情况下往往需要对地震剖面进行相位校正处理(4)、噪音分量通常假设波阻抗反演输入的地震数据其振幅信息反映了地下波阻抗变化情况，地震剖面没有多次波和绕射波的噪音分量。

因此，在资料处理时可以考虑的处理流程是反褶积、噪音剔除，尤其是多次波，处理的最终目标是得到真振幅剖面。

类似二维滤波和多道混波这样可以改变地震振幅和特征的处理模块应当避免使用。

有许多反演技术都存在两个问题：一是多解性，即存在多个反演结果与地震数据相吻合；另一个问题是地震数据的带限问题。