¡Saludos!
Por favor, echa un vistazo al progreso reciente de mi investigación microsísmica, que representa una mejora significativa del estado del arte.
Todos los parámetros utilizados son muy objetivos. Lo único que ha cambiado es el uso de un nuevo algoritmo de inversión en lugar del algoritmo de la literatura. Para los siguientes resultados de inversión, la unidad de tiempo es de 0.0109 s y la unidad de distancia es de 51.5958 m. Hay cuatro capas en la formación. Los primeros 20 parámetros son parámetros VTI ordenados en C11, C13, C33, C55 y C66, los parámetros 21-23 son la profundidad de la formación y los últimos 24 parámetros son las coordenadas x, z y los tiempos de origen. Los tiempos de recorrido ruidosos se obtienen mediante trazado de rayos con un ruido gaussiano del 3% para simular tiempos de recorrido reales. Como muestran las siguientes figuras, en cerca del 90% de los casos, la inversión de los tiempos de recorrido libres de ruido obtiene parámetros verdaderos exactos. En cerca del 90% de los casos, la inversión de tiempos de recorrido ruidosos obtiene parámetros verdaderos más perturbaciones a nivel de ruido. También utilicé el nuevo algoritmo para invertir otros datos de entrada, y la probabilidad de invertir con éxito los parámetros reales introducidos en el modelo es cercana al 90%. El otro 10% no es tan bueno. Todavía estoy implementando otro nuevo algoritmo con mucho progreso, y es posible que la tasa de éxito en el futuro cercano sea cercana al 99%. El nuevo algoritmo podría reemplazar la inversión de AVO sísmico y el desplazamiento de reflexión con una configuración de adquisición y estructura geológica similares.
Comparado con una publicación reciente revisada por pares con una configuración similar (2019, Journal of Petroleum Science and Engineering), el nuevo algoritmo muestra grandes mejoras. Esta publicación está disponible bajo petición. Mi algoritmo requiere una geometría de adquisición razonablemente bien impuesta.
¡Bienvenido a probar el nuevo algoritmo! El procedimiento de prueba es bastante sencillo: haces modelado directo con 10 conjuntos de parámetros de entrada aleatorios y ruido sin decírmelo, y yo haré la inversión. El ruido artificial no debe ser demasiado grande. Luego comparamos resultados. Creo que este proceso suele brindar mucha confianza en mi nuevo algoritmo. Puedo proporcionar mi código único de trazado de rayos anisotrópicos.
Rui Zhou, PhD
Correo electrónico: zhourui2058@gmail.com, zhourui2058@126.com
Teléfono: 86-13665556361 (igual que WeChat).
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/zhourui2058/
Skype: zhourui2058
The Matlab code for input parameters and acquisition geometry:
ms=[80 151;90 155;95 161;100 165;150 161;160 165;165 171;170 175];
ms(:,3)=0;
C_all_L=[20.01105;7.18102335942054;16.4025;5.588496;7.15327488;22.821084;7.94939882314651;18.4041;6.4009;7.937116;18.4781646;5.60906442483534;13.198689;5.1984;7.277760;23.79951964;8.45932219941062;19.193161;7.198489;8.35024724];
C_all_L=C_all_L*10^6;
number_rec_1=20;
rec=zeros(20,2);
for i=1:number_rec_1; rec(i,2)=40+i*10; end
for ir=number_rec_1+1:30
rec(ir,1)=110;
rec(ir,2)=10*ir-130;
end
top=[0 95 135 195 500000];
Geometry of the inversion configuration, the unit is meter.
«El código de Matlab para los parámetros de entrada y la geometría de adquisición (Referencia: Li et al., GJI, 2013).
Título de la primera imagen: Geometría de la configuración de la inversión, la unidad es metro (Referencia: Li et al., GJI, 2013).»
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