吴秋波
- 作品数：6 被引量：29H指数：3
- 供职机构：中国石油更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程更多>>
- 混合智能优化地震反演
- 2009年
- 传统非线性反演方法存在着收敛效率低,有时会陷入局部极值的问题。为此,研究开发了融合粒子群优化算法和郭涛算法的混合智能优化地震非线性反演技术。粒子群优化算法对解的更新更具有目的性,收敛速度快;郭涛算法构造了多父体交叉重组算子并采用群体爬山策略,求解精度高;混合智能优化算法以粒子群优化算法为主体框架,融入郭涛算法的寻优机制。函数优化测试、理论模型试算和实际资料反演处理结果表明,混合智能优化算法具有求解效率高、全局寻优能力强的优点,适合解决复杂的地震反演问题。
- 吴秋波吴元曹中林黄东山
- 关键词：地震数据处理粒子群优化算法郭涛算法地震反演
- 混沌惯性权值调整策略的粒子群优化算法被引量：19
- 2009年
- 粒子群优化算法是一种新颖的智能优化算法。惯性权值对粒子群优化算法的性能有着重要的影响。在分析已有的惯性权值调整策略的基础上,提出了混沌惯性权值调整策略,该策略将惯性权值用一个混沌变量来描述。标准测试函数实验表明,在不影响优化结果精度的情况下,混沌惯性权值调整策略的粒子群优化算法收敛速度较已有方法有了明显的提高。
- 吴秋波王允诚赵秋亮吴昌荣
- 关键词：粒子群优化算法惯性权值混沌
- 混合学习法前向网络多属性储层参数预测被引量：4
- 2011年
- 应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时,经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢,易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术,具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力;误差反向传播算法本质上是梯度下降算法,注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行,首先以粒子群优化算法训练网络,当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时,采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点,具有良好的应用前景。
- 吴秋波吴元王允诚
- 关键词：误差反向传播算法前向网络地震属性孔隙度
- 基于随机分形的储层裂缝预测方法研究
- 论文研究了将地震振幅数据转化为灰度数字图像，运用基于离散分数布朗随机场的数字图像边缘检测算法预测储层裂缝的技术方法。
本论文应用R/S分析技术和基于小波变换的谱参数估计方法均可以很好地计算赫斯特指数，相对而言，小波...
- 吴秋波
- 关键词：边缘检测赫斯特指数小波变换分数布朗运动储层裂缝
- 文献传递
- 基于智能计算的储层预测方法研究及应用
- 储层预测是建立精确油气藏地质模型，准确估算油气储量，确定合理开发方案的基础工作，不仅可用于油气勘探，而且对于指导油气藏特别是复杂隐蔽油气藏或岩性油气藏的开发具有重要意义，已成为国内外学术界和工业界共同关注的关键科学问题。...
- 吴秋波
- 关键词：粒子群优化算法神经网络波阻抗反演地震属性储层预测
- 粒子群优化算法的改进及其实现被引量：4
- 2007年
- 基本粒子群优化算法存在着"早熟"现象。究其主要原因是由于全局最优粒子的运动形式滞留在局部最优。为此,根据基本PSO算法的特点,在粒子运动过程中加入了个体小概率随机变异,增强了粒子运动形式改变能力,减小了陷入局部最优的可能性。通过数值计算结果表明,该方法能有效地解决粒子群优化"早熟"问题。
- 赵秋亮吴秋波唐志波
- 关键词：粒子群优化算法早熟遗传算法
