遗传算法在阵列声波慢度提取中的应用
  • 【摘要】

    在阵列声波测井数据的处理过程中需要快速有效的方法来提取声波慢度.当前,阵列声波慢度提取常用的方法是慢度一时间相关分析法(STC方法),但STC方法存在一些问题:如计算次数较多从而影响慢度提取的速度;寻峰容易陷入局部最大值点从而影响慢度提取的精度.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的全局优化搜索算法,可以对一个复杂的、多峰的、非线性及不可微的函数实现全局搜索.因此容易得到全局最优解或性能很好的次... 展开>>在阵列声波测井数据的处理过程中需要快速有效的方法来提取声波慢度.当前,阵列声波慢度提取常用的方法是慢度一时间相关分析法(STC方法),但STC方法存在一些问题:如计算次数较多从而影响慢度提取的速度;寻峰容易陷入局部最大值点从而影响慢度提取的精度.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的全局优化搜索算法,可以对一个复杂的、多峰的、非线性及不可微的函数实现全局搜索.因此容易得到全局最优解或性能很好的次优解.本文探讨了在STC方法中使用遗传算法寻相关系数峰值的算法和实现方法. 收起<<

  • 【作者】

    孙宽  乔文孝 

  • 【作者单位】

    油气资源与探测国家重点实验室(中国石油大学(北京)),北京,102249

  • 【会议名称】

    2008年全国声学学术会议

  • 【会议时间】

    2008-10-21

  • 【会议地点】

    上海

  • 【主办单位】

    中国声学学会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    遗传算法  阵列声波  声波测井  测井数据  声波慢度  全局优化