同伦神经优化理论及其在地震反演中的应用

作     者：刘舒考 刘雯林 郑晓东 李勇根 Liu Shukao;Liu Wenlin;Zheng Xiaodong and Li Yonggen. (Research Institute of Petroleum Exploration and Development,No,20 College Road,Beijing City,100083)

作者机构：中国石油大然气集团公司石油勘探开发科学研究院 

出 版 物：《石油地球物理勘探》 (Oil Geophysical Prospecting)

年 卷 期：1998年第33卷第6期

页      面：758-768页

核心收录：

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

主　　题：同伦神经优化 地震反演 地震勘探 地震数据 

摘      要：地震数据反演是一个典型的非线性逆问题。其目标函数都是多极值的函数，因此，传统的迭代优化方法常常会遇到局部收敛性的限制。本文提出的同伦神经优化理论（HNOT）及其算法（HNOA）能将非线性多极值目标函数较快地收敛于全局极值，是一种有效的反演方法。本文将该反演方法与相邻道互相关技术和层位信息约束有机地结合起来，实现了地震数据控制下的井资料高分辨率岩性参数联合反演。理论模型与实际资料的处理结果表明，本文提出的方法是可行的。