基于蚁群算法的非线性AVO反演

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• 责任者：严哲^c中国地质大学(武汉)^d1982^e博士研究生 ; 顾汉明 ; 赵小鹏^c中海石油有限公司湛江分公司
• 刊名：石油地球物理勘探
• 出版年：2009
• 卷期：44^b6
• 关键词：AVO技术20^a地震勘探 ; 算法 ; 反演问题 ; 非线性30^a信息素 ; 蚁群算法
• 页码：700～702
• 索书号：P613.06/167-2
• 图表：^c参10插图
• 分类号：2100
• 文摘期号：2010/06

摘要

求解连续优化问题的蚁群算法的思路为：(1)根据问题的性质估计下一最优解的范围，并估计出各变量的取值范围；(2)在变量区域内剖分网格，每一个空间的网格点对应于一个状态，人工蚂蚁在各个空间网格点之间移动，根据各网格点的目标函数值，留下不同的信息量，以此影响下一批人工蚂蚁的移动方向；(3)循环一段时间后，目标函数值小的网格点信息量较大，据此找出信息量大的空间网格点，并逐步缩小变量范围，在信息量大的空间网格点附近进行人工蚁群移动；(4)重复前述过程，直到网格的间距小于预先给定的精度，算法终止。该文从蚁群算法的原理出发，将连续域的蚁群算法应用于非线性AVO反演中，并且针对蚁群算法应用过程中容易出现的停滞和扩散问题，对信息素的数量进行了限制。反演结果与理论模型基本吻合，说明了算法的有效性和可靠性，可以应用于其他的地球物理反问题。