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基于粒子群算法的页岩孔隙结构反演及横波速度预测
被引量:
14
1
作者
刘财
乔汉青
+2 位作者
郭智奇
张冰
刘喜武
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2017年第2期689-695,共7页
提出了基于粒子群算法的页岩孔隙纵横比反演以及横波速度预测的方法.基于岩石物理模型,建立岩石纵、横波速度与密度、孔隙度和矿物组分等参数之间的定量关系,利用传统遍历搜索方法和粒子群算法两种方法计算最佳孔隙纵横比,使理论纵波速...
提出了基于粒子群算法的页岩孔隙纵横比反演以及横波速度预测的方法.基于岩石物理模型,建立岩石纵、横波速度与密度、孔隙度和矿物组分等参数之间的定量关系,利用传统遍历搜索方法和粒子群算法两种方法计算最佳孔隙纵横比,使理论纵波速度与实际纵波速度的误差最小,并以孔隙纵横比作为约束进行横波速度预测,将预测结果与实测横波速度对比,验证了粒子群算法的有效性和精确性.反演结果表明页岩部分的孔隙结构比围岩部分的孔隙结构更加的稳定,利用粒子群算法的预测结果比利用传统算法的预测结果更加准确.
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关键词
粒子群算法
岩石物理模型
页岩
孔隙
纵横
比
反演
横波速度预测
原文传递
题名
基于粒子群算法的页岩孔隙结构反演及横波速度预测
被引量:
14
1
作者
刘财
乔汉青
郭智奇
张冰
刘喜武
机构
吉林大学
页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室
中国石化页岩油气勘探开发重点实验室
中国石化石油勘探开发研究院
出处
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2017年第2期689-695,共7页
基金
国家自然科学基金(41430322和41404090)
中国石化页岩油气勘探开发重点实验室开放基金(G5800-15-ZS-WX039)及项目(G5800-15-ZS-WX004)联合赞助
文摘
提出了基于粒子群算法的页岩孔隙纵横比反演以及横波速度预测的方法.基于岩石物理模型,建立岩石纵、横波速度与密度、孔隙度和矿物组分等参数之间的定量关系,利用传统遍历搜索方法和粒子群算法两种方法计算最佳孔隙纵横比,使理论纵波速度与实际纵波速度的误差最小,并以孔隙纵横比作为约束进行横波速度预测,将预测结果与实测横波速度对比,验证了粒子群算法的有效性和精确性.反演结果表明页岩部分的孔隙结构比围岩部分的孔隙结构更加的稳定,利用粒子群算法的预测结果比利用传统算法的预测结果更加准确.
关键词
粒子群算法
岩石物理模型
页岩
孔隙
纵横
比
反演
横波速度预测
Keywords
particle swarm optimization(pso)
rock physics model
shale
pore aspect ratio inversion
shear wave velocity prediction
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法的页岩孔隙结构反演及横波速度预测
刘财
乔汉青
郭智奇
张冰
刘喜武
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2017
14
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