【反演】基于遗传算法实现均匀地层模型随钻电磁波测井反演附matlab代码

本文介绍了运用Matlab进行多参数阵列电磁传播电阻率测井资料的反演研究,强调了遗传算法在解决反演问题中的应用,可以提高反演效率并得到更精确的地层电阻率结果。实际应用证明,这种方法能有效提升测井解释的准确性。

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⛄ 内容介绍

近年来,几兆赫的阵列电磁传播电阻率测井(EPRL)已成为探测油气层侵入剖面电阻率分布的重要手段。然而,要实现侵入剖面电阻率分布的精细解释,就必须借助于阵列传播电阻率测井资料的反演。多参数阵列电磁传播率测井资料的反演问题,具有较强的非线性和多值性,在这方面的研究国内外已有很多,但都无法兼顾反演的适定性与反演效率,因而需要新的思路,研究新的反演方法。反演结果能较好地反映地层模型参数.实例资料的应用结果表明,遗传算法反演出的地层电阻率使测井解释结论更加接近试油结论.

⛄ 部分代码

function main

%%*************************************************************************

%                     main file of forard modeling                        *

%%*************************************************************************

clear; clc; close all;

tic

L = [0.571  0.9144];                            %发射线圈至接受线圈中点距离

Delta_L = 0.216;                                         %接受线圈间距

Freq = [400 2000]*10^3;                       %发射频率

COt = [0.001 0.002 0.005 0.01 0.02 0.05 0.1 0.5 1];      %目的层电导率

DEt = [1];                                               %目的层介电常数

SNR = 100; %[1,10,20,40,60,80,100];                 %仪器测量信号信噪比

%%

% a = fopen('LWD_APS_Homogeneous_analytical_model_inverion_results_mewsuredawgn.data','w');

% a = fopen('LWD_inversion_methods_comparison_20180428.data','w');

a = fopen('SNR=100.data','w');

fprintf(a,'%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s%-14s','Freq','COt','DEt','COC','DEC','ATT','ATT_aw','ATTINV','PHS','PHS_aw','PHSINV','L','ID','SNR');

fprintf(a,'\r\n');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

ID = 1; %[1,2,3];                 %反演约束类型{1-联合约束; 2-幅度比;3-相位差

Rc = 0.12; Nc = 10;                                             %线圈系半径、匝数

% sum = zeros(100,1);

% IRE = zeros(100,1);

% ITterNum = 20;

for m=1:1:length(SNR)

    for i=1:1:length(Freq)

        for k=1:1:length(L)

            for j=1:1:length(COt)

                for n=1:1:length(DEt)

                    [ATT,PHS]=EMLOG(Freq(i),Rc,Rc,Nc,Nc,L(k)-Delta_L/2,L(k)+Delta_L/2,COt(j),DEt(n));

                    ATT_aw = awgn(ATT,SNR(m),'measured');

                    PHS_aw = awgn(PHS,SNR(m),'measured');

                    

                    for ii = 1:1:length(ID)

                        disp(strcat('  Freq = ',  num2str(Freq(i)),'  COt = ',  num2str(COt(j)),'  L = ',  num2str(L(k)),'  ID = ',  num2str(ID(ii)),'  SNR = ',  num2str(SNR(m))))

                        [COC,DEC,ATTINV,PHSINV]=DE(Freq(i),Rc,Rc,Nc,Nc,L(k)-Delta_L/2,L(k)+Delta_L/2,ATT_aw,PHS_aw,ID(ii));

                        fprintf(a,'%-14.0f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.6f%-14.4f%-14.0f%-14.0f',Freq(i),COt(j),DEt(n),COC,DEC,ATT,ATT_aw,ATTINV,PHS,PHS_aw,PHSINV,L(k),ID(ii),SNR(m));

                        fprintf(a,'\r\n');

                    end

                end

            end

        end

    end

end

toc

fclose(a)

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 朱信鹏. 基于汽车毫米波雷达的目标跟踪算法研究[D]. 沈阳理工大学.

[2] 贾善坡. 基于遗传算法的岩土力学参数反演及其在ABAQUS中的实现[J]. 水文地质工程地质, 2012, 39(1):5.

[3] 信晓丽. 混合遗传算法及其在电磁传播测井反演中的应用[D]. 燕山大学.

[4] 沈涛, 石晓龙, 陈智华. 基于遗传算法的核磁共振测井反演算法布点方式[J]. 测井技术, 2017, 41(3):6.

[5] 姚磊华, 李竞生. 综合改进的遗传算法反演三维地下水流模型参数[J]. 岩石力学与工程学报, 2004.

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