一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法
专利汇可以提供一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种重磁梯度与 地震 数据联合界面反演的优化模拟 退火 法，包括以下步骤：模型确定，目标函数f(m)计算，随机扰动产生新的模型，目标函数f(mi)计算，Δf值运算，i值判断，收敛条件判断，输出模型。油气汇聚大多为多个断裂的交叉 位置 ，因此断裂划分的准确性直接决定钻井的位置，断裂位置是分区 板 块 构造 单元、地球动 力 学的主要组成部分，其准确性直接决定地球模型分布；本发明能够准确的计算出结果，可有效地降低油气勘探的成本，避免不必要的损失。，下面是一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法专利的具体信息内容。
1.一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法，其特征在于：包括以下
步骤：
S1、模型确定，对重磁梯度与地震数据进行收集数据，基于已知信息确定模型空间及初
始模型，设置模型参数；
S2、目标函数f(m)计算，重磁正演及梯度异常、地震旅行时和目标函数f(m)，f(m)＝Wgfg
(m)+Wgzfgz(m)+Wsfs(m)；
S3、随机扰动产生新的模型mi；
S4、目标函数f(mi)计算，计算重磁及其梯度异常、地震旅行时和目标函数f(mi)，f(mi)
＝Wgfg(mi)+Wgzfgz(mi)+Wsfs(mi)；
S5、Δf值运算，Δf＝f(mi)-f(m)，当Δf≤0时完全接受模型，当Δf＞0时按照概率P接
受模型；
S6、i值判断，当i≥M时，按照降温原则降低温度，当i＜M时，重新返回S3步骤进行重新
测算；
S7、收敛条件判断，计算结果是否满足收敛条件判断，当判断为不满足时，以i＝1重新
代入S3步骤中进行运算；
S8、输出模型，当S7中满足收敛条件判断为满足时，输出模型并结束运算。
2.根据权利要求1所述的一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法，
其特征在于：密度界面重磁梯度异常的理论计算公式如下：
单一密度界面在水平面(xoy面)内的引力位为：
引力位波谱为：
根据Erdelyi(1954)积分表，上式可变为：
ξ和η的积分限是-∞～∞，而ζ的积分限是(h0+Δh)～h0，其中Δh为界面相对平均深度
h0的起伏，界面在h0以上Δh为负，在h0以下Δh为正，而Δh又是ξ和η的函数，故：
已知重磁异常垂直导数波谱与引力位波谱之间的关系为
则在地面引起的重磁异常垂直导数的波谱为：
因为 且[-Δh(w)]0/0！＝1，所以上式可以改写离散形式：
通过以上的过程获得了界面重磁梯度的计算方法。
3.根据权利要求1所述的一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法，
其特征在于：目标函数：采用重磁梯度异常单独进行反演的目标函数为：
M为测点数；L为模型界面的层数； 与 为第i点上模型计算得到的重磁梯度异常与
观测值；λ＝[v1，v2，...，vL-1，σL1，σL2，...，σLM，hL1，hL2，...h(L-1)M]T为模型参数矢量；Wgz为重磁梯度误差φgz的权系数；
模型扰动：模拟退火算法中新模型的产生是对当前模型进行扰动得到的；采用Cauchy
分布方法来产生新模型，即
xi′＝xi+yi(Bi-Ai)
yi＝T sgn(r-0.5)[(1+1/T)|2u-1|-1]
式中xi为当前模型的第i个参数，xi′为随机扰动后的模型参数，[Ai，Bi]是xi的取值范
围，r为(0，1)之间的随机数，T为当前温度，u是确定非均匀性程度的常数，也称之为形状因子，sgn为符号函数，yi称为扰动因子；
采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新模型的优点是在高温情况下进行大范围的搜
索，在低温时仅在当前模型附近进行搜索，由于似Cauchy分布有一平坦的“尾巴”，使其更易于快速地跳出局部极值，加快了模拟退火方法的收敛速度；
接收概率：多维分形中的一种新的熵，即
式中， K为常数；q为任意实数；pi为内循环的接受概率；由上式推导出的广义
Gibbs分布为
β为常数。当q→1时上式即为
pi＝exp(-βEi)/Z1
Ei为系统的能量，式(14)、(15)为模拟退火算法的理论基础；
新的接收概率的计算公式为：
P＝[1-(1-h)ΔE/T]1/(1-h)
式中ΔE为扰动得到的新模型的目标函数E(m)与当前模型的目标函数E(m0)之差，即ΔE
＝E(m)-E(m0)；T为温度(T＝1/β)；h为实数；新模型按式(16)计算得到的概率进行接受；
显然，当h→1时式(16)为
P＝exp(-ΔE/T)
降温方式：模拟退火方法的降温方式
1/N
T(K)＝T0exp(-CK )
式中，T0为初始温度，K为迭代次数，C为给定的常数，N为待反演的参数的个数，上式可改写成 其中0.7≤α≤1，在应用中，1/N采用0.5或1来代替。
一种重磁梯度与地震数据联合界面反演的优化模拟退火法
技术领域
背景技术
因子的分配是依据各个分量的测量精度来设定。
具有高分辨率 和高精度的优点，因此将重磁梯度与地震数据通过模拟退火法实现组合，进 而通过寻找满足两种数据特征的全局最优解，有效地提高了对地层突变特征 的分辨率，获得更加准确的界面分布。
的准确性，准确的界面分布对于油气资源潜力评价具有 重要的价值，对于下一步精细勘探计划具有重要的意义。
发明内容
Wgz为重磁梯度误差φgz的权系数；
附图说明
具体实施方式
他实施例，都属于本发明保护的范围。
Wgz为重磁梯度误差φgz的权系数；
变特征的分辨率，可获得 更加准确的界面分布。模拟退火算法(SA)是近几年来发展起来的一种全局最 优化算法，其主要优点是，不用求目标函数的偏导数，不用解大型矩阵方程组， 即能找到一个全局最优解，且易于加入约束条件，方法易于移植，克服了局部 反演方法依赖于初始模型的选取以及解容易落入局部极值的缺陷。基于模拟 退火法的优势，将综合考虑重力梯度与地震数据，获得最优的反演结果。此 外，在进行界面反演的过程中针对反演迭代过程中的算法进行了优化，避免 了以往该类方法所存在的大量重复计算，能更有效地完成大数据量的反演工 作，从而为大面积石油资源勘查以及区域构造普查提供有力的技
术支撑。
度：
10-4mGal/m，迭代次数为511次。反演得到的海底地形具 有较高的分辨率，能很好地反应细节地形变化。为了验证其结果的正确性， 将其与LDEO船测海深进行比较，本文方法的反演结果与实际结果的最大差距 为240m，而在大部分地区差距均较小，结果可信度较高，因此利用模拟退火 法进行梯度异常的界面反演在实际数据解释工作中也有良好的应用效果。
根 据海底地形的特征可油气沉积有利位置。
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