电磁传播电阻率测井快速稳定的混合反演方法  

A Fast and Steady Hybrid Inversion Method for Electromagnetic Propagation Resistivity Log Data

作　　者：薛继霜[1] 邢光龙[1] 杨善德[2] 

机构地区：[1]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004 [2]吉林大学物理学院,吉林长春130023

出　　处：《测井技术》2006年第2期132-136,共5页Well Logging Technology

基　　金：国家自然科学基金资助课题(编号:49774241);燕山大学博士基金项目(B121)

摘　　要：多参数阵列电磁传播电阻率测井(EPRL)资料的反演问题具有较强的非线性和多值性。高斯-牛顿法是求解这类问题的有效方法之一,但其反演的稳定性与精度对初值有较强的依赖性。微分进化算法可以有效地避开对初值的依赖性且其反演稳定性很好,但耗时量大效率较低。在高斯-牛顿法和微分进化算法的基础上发展了一种混合反演方法,即先用微分进化算法筛选得到好的初值,然后再用高斯-牛顿法反演得到最优解。经过一些资料的反演实践,表明该混合反演方法是一种快速、稳定、有效的反演方法。The inversion method for the array electromagnetic propagation resistivity logging （EPRL） data with multi-parameter is more serious nonlinear and multi-value. Gauss-Newton Method （GNM） is one method for solving that problem, but its stability and accuracy depend highly on initial value. Differential Evolutionary Algorithm （DEA） can avoid the dependence effectively and has a good stability, but it is very time-consuming and less efficient. In this paper, a hybrid inversion method has been proposed, which is based on GNM and DEA： Using DEA to get a good initial guess, then using GNM to get the optimal point. Numerical examples show that this hybrid inversion method is a fast, steady and efficient method.

关 键 词：电阻率测井 阵列电磁传播 高斯-牛顿法 微分进化算法 混合反演方法 

分 类 号：P631.325[天文地球—地质矿产勘探] O241.8[天文地球—地质学]