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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本公开提供一种地震随机反演方法、装置和电子设备及存储介质，该方法包括：获取地震数据和先验信息；针对储层参数的后验概率分布的每个高斯分量：基于地震数据建立用于最大化该高斯分量的目标泛函；基于先验信息确定该高斯分量对应的搜索步长参数、初始化该高斯分量对应的N条马尔科夫链；将每条马尔科夫链作为一个个体，基于搜索步长参数用爬行动物搜索算法对每个个体进行T次迭代，每次迭代基于目标泛函确定本次迭代的接受概率，基于接受概率确定是否接受候选值作为迭代值；基于T次迭代中使该高斯分量趋于稳态高斯分布的迭代值，确定该高斯分量对应的预测值；根据各个高斯分量对应的预测值确定储层参数的预测值。由此保证精度并提高速度。

主权项：1.一种地震随机反演方法，其特征在于，包括：获取地震数据和储层参数的先验信息；针对所述储层参数的后验概率分布的每个高斯分量：基于所述地震数据建立用于最大化所述高斯分量的目标泛函；基于所述先验信息确定所述高斯分量对应的搜索步长参数，其中，所述搜索步长参数用于控制爬行动物搜索算法至少一个阶段的搜索步长；基于所述先验信息随机初始化所述高斯分量对应的N条马尔科夫链，将所述N条马尔科夫链中的每条马尔科夫链作为所述爬行动物搜索算法的一个个体，基于所述搜索步长参数使用所述爬行动物搜索算法对每个个体进行T次迭代，每次迭代中，基于所述个体本次迭代的候选值和所述目标泛函确定本次迭代的接受概率，基于所述接受概率确定所述个体本次迭代的迭代值为所述候选值或所述个体上一次的迭代值；其中，每条马尔科夫链包括与地震数据的采样点个数对应数量的维度，每个维度对应一个采样点的储层参数，T和N为大于0的整数；基于所述T次迭代中使所述高斯分量趋于稳态高斯分布的迭代值，确定所述高斯分量对应的预测值；根据所述储层参数各个高斯分量对应的预测值确定储层参数的预测值；所述T次迭代中每次迭代，包括：按照以下方式确定本次迭代所属阶段并计算候选值： ；其中：高行走阶段为t≤T4，低行走阶段为T4＜t≤T2，狩猎协调阶段为T2＜t≤3T4，狩猎合作阶段为3T4＜t≤T；α表示所述搜索步长参数，r表示随机数，TC表示与迭代次数负相关的调整参数，ESt-1表示第t-1次迭代的进化因子，t表示迭代次数；xi,jt表示第t次迭代中，第i个个体第j维度的迭代值，xi,jt-1表示第t-1次迭代中，第i个个体第j维度的迭代值；Bjt-1表示截至第t次迭代的最优个体第j维度的迭代值；ηi,jt-1是第i个个体第j维度的寻优算子；β是比例系数且为常数；Ri,jt-1表示第t-1次迭代值与最优个体之间的距离占最优个体大小的百分比；rand是0到1之间均匀分布的随机数；r1是1到N之间的随机整数，xr1,j表示第r1个个体第j维度的值；Ω和为常数；Pi,jt-1表示截至第t次迭代的最优个体的第j维与第i个个体第j维之间的差异百分比。

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百度查询： 中国石油大学(华东) 地震随机反演方法、装置和电子设备及存储介质