獲取剩余靜校正量的方法
【專利摘要】一種獲取剩余靜校正量的方法。所述方法包括：讀入動校正后的共中心點(diǎn)道集數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)所述數(shù)據(jù)中的炮點(diǎn)的個數(shù)和檢波點(diǎn)的個數(shù)；根據(jù)炮點(diǎn)的個數(shù)、檢波點(diǎn)的個數(shù)、預(yù)設(shè)的剩余靜校正量的搜索范圍生成初始解集；利用泊松碟采樣算法根據(jù)初始解集得到采樣解集，將采樣解集通過實(shí)值編碼映射到遺傳空間中構(gòu)成初始種群；對初始種群進(jìn)行遺傳操作，獲取符合預(yù)定條件的個體作為剩余靜校正量。根據(jù)本發(fā)明，能夠提高剩余靜校正量求解過程的進(jìn)化速度及效果。
【專利說明】獲取剩余靜校正量的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于地震勘探領(lǐng)域，更具體地講，涉及一種獲取剩余靜校正量的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著油氣勘探開發(fā)工作的深入和勘探范圍的擴(kuò)大，復(fù)雜地表地區(qū)已經(jīng)成為地震勘探的重要目標(biāo)。這些地區(qū)大多地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，地震記錄信噪比低，地震波速縱橫向變化大。地震資料經(jīng)各種靜校正方法和動校正方法處理后仍存在較大的剩余靜校正量。當(dāng)?shù)卣鹳Y料信噪比低，或者剩余靜校正量大于地震波形的1/2周期時，傳統(tǒng)的線性方法求解剩余靜校正量易陷入局部極值。而非線性全局優(yōu)化算法適用性廣，已經(jīng)在靜校正問題中得到初步的應(yīng)用，經(jīng)過業(yè)內(nèi)學(xué)者不斷的研究和探索，取得了不少進(jìn)展。
[0003]遺傳算法是一種非線性全局尋優(yōu)的算法，它模擬生物進(jìn)化的過程，對種群進(jìn)行相應(yīng)的遺傳操作使種群進(jìn)化從而達(dá)到尋優(yōu)的效果。1994年，William首次將遺傳算法應(yīng)用于地震信號剩余靜校正量求解問題中，有效地避免了線性方法易陷入局部極值的問題。盡管基于常規(guī)遺傳算法的剩余靜校正量技術(shù)在一些數(shù)據(jù)量較小信噪比較高的地區(qū)取得了一定效果，但還存在進(jìn)化效果和進(jìn)化效率不佳的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種獲取剩余靜校正量的方法，其能夠提高剩余靜校正量求解過程的進(jìn)化速度及效果。
[0005]本發(fā)明提供一種獲取剩余靜校正量的方法，包括：a)讀入動校正后的共中心點(diǎn)道集數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)所述數(shù)據(jù)中的炮點(diǎn)的個數(shù)和檢波點(diǎn)的個數(shù)山）根據(jù)炮點(diǎn)的個數(shù)、檢波點(diǎn)的個數(shù)、預(yù)設(shè)的剩余靜校正量的搜索范圍生成初始解集；c)利用泊松碟采樣算法根據(jù)初始解集得到采樣解集，將采樣解集通過實(shí)值編碼映射到遺傳空間中構(gòu)成初始種群；d)對初始種群進(jìn)行遺傳操作，獲取符合預(yù)定條件的個體作為剩余靜校正量。
[0006]可選地，步驟d)包括：Dl)計(jì)算種群中每個個體的適應(yīng)度值，將適應(yīng)度值最高的個體作為本次迭代的最優(yōu)個體；D2)保留種群中適應(yīng)度值最高的預(yù)定數(shù)量的個體，對剩余的個體按輪盤賭的方式進(jìn)行選擇；D3)對于選擇后的種群，繼續(xù)保留所述適應(yīng)度值最高的預(yù)定數(shù)量的個體，對剩余的個體進(jìn)行兩點(diǎn)交換；D4)對于交換后的種群，繼續(xù)保留所述適應(yīng)度值最高的預(yù)定數(shù)量的個體，對剩余的個體進(jìn)行兩點(diǎn)變異；D5)確定本次迭代是否達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)和確定本次迭代的最優(yōu)個體與上次迭代的最優(yōu)個體的差值是否小于誤差閾值；其中，當(dāng)確定本次迭代沒有達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)且本次迭代的最優(yōu)個體與上次迭代的最優(yōu)個體的差值大于等于誤差閾值，返回執(zhí)行步驟Dl) ；D6)當(dāng)確定本次迭代達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或本次迭代的最優(yōu)個體與上次迭代的最優(yōu)個體的差值小于誤差閾值時，將本次迭代的最優(yōu)個體作為剩余靜校正量。
[0007]可選地，利用泊松碟采樣算法根據(jù)初始解集得到采樣解集的步驟包括：C1)利用下面的公式計(jì)算規(guī)模閾值G,
【權(quán)利要求】
1.一種獲取剩余靜校正量的方法，包括: a)讀入動校正后的共中心點(diǎn)道集數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)所述數(shù)據(jù)中的炮點(diǎn)的個數(shù)和檢波點(diǎn)的個數(shù)； b)根據(jù)炮點(diǎn)的個數(shù)、檢波點(diǎn)的個數(shù)、預(yù)設(shè)的剩余靜校正量的搜索范圍生成初始解集； c)利用泊松碟采樣算法根據(jù)初始解集得到采樣解集，將采樣解集通過實(shí)值編碼映射到遺傳空間中構(gòu)成初始種群； d)對初始種群進(jìn)行遺傳操作，獲取符合預(yù)定條件的個體作為剩余靜校正量。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，步驟d)包括: Dl)計(jì)算種群中每個個體的適應(yīng)度值，將適應(yīng)度值最高的個體作為本次迭代的最優(yōu)個體； D2)保留種群中適應(yīng)度值最高的預(yù)定數(shù)量的個體，對剩余的個體按輪盤賭的方式進(jìn)行選擇； D3)對于選擇后的種群，繼續(xù)保留所述適應(yīng)度值最高的預(yù)定數(shù)量的個體，對剩余的個體進(jìn)行兩點(diǎn)交換； D4)對于交換后的種群，繼續(xù)保留所述適應(yīng)度值最高的預(yù)定數(shù)量的個體，對剩余的個體進(jìn)行兩點(diǎn)變異； D5)確定本次迭代是否達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)和確定本次迭代的最優(yōu)個體與上次迭代的最優(yōu)個體的差值是否小于誤差閾值； 其中，當(dāng)確定本次迭代沒有達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)且本次迭代的最優(yōu)個體與上次迭代的最優(yōu)個體的差值大于等于誤差閾值，返回執(zhí)行步驟Dl)； D6)當(dāng)確定本次迭代達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或本次迭代的最優(yōu)個體與上次迭代的最優(yōu)個體的差值小于誤差閾值時，將本次迭代的最優(yōu)個體作為剩余靜校正量。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，利用泊松碟采樣算法根據(jù)初始解集得到采樣解集的步驟包括: Cl)利用下面的公式計(jì)算規(guī)模閾值G，
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，步驟D4)包括: DD針對種群中剩余的個體，生成每個個體的隨機(jī)值m，將具有小于預(yù)設(shè)的變異概率的隨機(jī)值m的個體作為待變異的個體，其中，m e [O, I]； D42)隨機(jī)產(chǎn)生兩個變異位置，將待變異的個體中的所述兩個變異位置處的基因隨機(jī)變?yōu)轭A(yù)定范圍內(nèi)的隨機(jī)值，其中，利用下面的公式獲取預(yù)定范圍，
[Rj’k-c, Rj’k+c] Π [a, b] 其中，Rj,k表示第j個個體的第k個變異位置，[a，b]是預(yù)設(shè)的剩余靜校正量的搜索范圍，
5.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，預(yù)定數(shù)量為2。
【文檔編號】G01V1/36GK103837894SQ201410085457
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年3月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月10日
【發(fā)明者】周強(qiáng), 何光明, 陳愛萍, 曹琳昱, 劉奇琳, 張亨 申請人:中國石油集團(tuán)川慶鉆探工程有限公司地球物理勘探公司