一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，针对于使用数字声波仪器进行声波时差测井，包括：1)建立目标函数模型，同时给定纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围；2)初始化参数；3)随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度；4)计算群体中萤火虫的相对亮度和吸引度，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；5)更新萤火虫的空间位置，同时重新计算萤火虫的相对亮度；6)判断是否满足限制条件或达到最大迭代次数，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3；7)输出最优个体值，即纵波时差值。本发明专利技术方法收敛速度快且能获得全局最优，同时设置参数少，可以用于井下数字声波仪器纵波时差的实时提取。

【技术实现步骤摘要】
一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法
本专利技术属于石油天然气勘探开发
，具体涉及一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法。
技术介绍
声波时差测井在声波测井技术中占据着重要地位。随着数字信号处理技术的发展，各种声波数据处理方法不断完善。在实时测井中，声波处理算法主要有首波法、STC法、最大似然法、智能算法等。首波法也称门槛法，简单且容易实现，目前大多数字声波仪器仍采用这种方法实现，但是这种方法抗噪能力差，当仪器收到干扰碰撞时，很难用它来找准首波波至，从而造成误差。STC方法是Kimball等人于1984年提出的一种利用相关性处理提取声波慢度的一种方法，该方法抗噪能力强，计算精度高。但是其计算量巨大，技术难点多，同时该方法输入参数较多，对于现场实时提取时差来说，对现场操作工程师要求较高。最大似然法拥有较高的分辨能力，通过选择合适的滤波器参数，可以减轻操作人员的劳动强度，但当波列信号很弱时，无法准确计算。基于智能算法的时差求取方法主要有遗传算法、粒子群算法等，如遗传算法减少了参数的输入、提高了时差求取的准确性，但计算效率不高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，以解决现有技术中存在的问题。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，所述的纵波时差实时提取方法针对于使用数字声波仪器进行声波时差测井，利用萤火虫算法实时提取纵波时差值；包括以下具体步骤：(1)建立目标函数模型，同时给定纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围；(2)初始化参数；(3)随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度；(4)计算群体中萤火虫的相对亮度和吸引度，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；(5)更新萤火虫的空间位置，同时重新计算萤火虫的相对亮度；(6)判断是否满足限制条件或达到最大迭代次数，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3；(7)输出最优个体值，即纵波时差值。进一步地，步骤(1)所述的确定目标函数具体为：选用波形相似法来定义相关函数，计算公式如下：式中，ρ为相关系数，Xm(t)是N个接受换能器阵列中的第m个接受换能器，d为换能器间隔。s为慢度变量，Tw为时间窗。以纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围为约束条件，以相关系数ρ为目标函数解，建立纵波时差求取模型。进一步地，步骤(2)所述的初始化参数具体为：设置FA算法中萤火虫数量n、最大吸引度β0、光强吸收系数γ、步长因子α、最大迭代次数MG；进一步地，步骤(3)所述的随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度具体为：1)根据时间和时差的范围，随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度；进一步地，步骤(4)所述的计算群体中萤火虫的相对亮度和吸引度，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向具体为：1)萤火虫的相对荧光亮度为：其中：I0为萤火虫的最大萤光亮度，即自身(r＝0处)荧光亮度，与目标函数值相关，目标函数值越优自身亮度越高；γ为光强吸收系数，因为荧光会随着距离的增加和传播媒介的吸收逐渐减弱，所以设置光强吸收系数以体现此特性，可设为常数；rij为萤火虫i与j之间的空间距离。萤火虫之间的距离使用欧式距离，用下式表示：D为求解问题的空间维度；2)萤火虫的吸引度函数为：其中：β0为最大吸引度，即光源处(r＝0处)的吸引度；γ为光强吸收系数，因为荧光会随着距离的增加和传播媒介的吸收逐渐减弱，所以设置光强吸收系数以体现此特性，可设为常数；rij为萤火虫i与j之间的空间距离，与上所述一致。进一步地，步骤(5)所述的更新萤火虫的空间位置，同时重新计算萤火虫的相对亮度，具体为：对处在最佳位置的萤火虫进行随机扰动，假设第i只萤火虫被第j只萤火虫吸引，则位置更新计算公式为：xi＝xi+β×(xj-xi)+α×(rand-1/2)(5)其中，xi、xj为萤火虫i和j所处的空间位置；α为步长因子，是[0,1]上的常数；rand为[0,1]上服从均匀分布的随机因子。进一步地，步骤(6)所述的判断是否满足限制条件或达到最大迭代次数，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3，具体为：判断相关系数是否大于0.999或达到最大迭代次数MG，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3；本专利技术的有益效果如下：1、本专利技术基于萤火虫算法(也称FA算法)的纵波时差实时提取方法，充分利用了萤火虫算法的特点，收敛速度快且能获得全局最优，同时设置参数少，可以用于井下数字声波仪器纵波时差的实时提取；2、本专利技术基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法高效，具有自动细分和处理多峰的能力，同时可以调整FA的参数使得能够随着迭代的进行来控制随机性，从而加速收敛；3、本专利技术基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法不受波列时间步长和慢度步长的影响；4、本专利技术一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法算法避免了后续慢度标注过程中的插值拟合，该方法能快速准确地找到全局最优解，实时得到地层纵波时差值。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法流程图；图2为具体实施例的纵波时差对比图。具体实施方式下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本专利技术提供进一步的详细说明。除非另有指明，本专利技术所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本专利技术所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如图1所示，一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，所述的纵波时差实时提取方法针对于使用数字声波仪器进行声波时差测井，利用萤火虫算法实时提取纵波时差值；包括以下具体步骤：(1)建立目标函数模型，同时给定纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围；(2)初始化参数；(3)随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度；(4)计算群体中萤火虫的相对亮度和吸引度，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；(5)更新萤火虫的空间位置，同时重新计算萤火虫的相对亮度；(6)判断是否满足限制条件或达到最大迭代次数，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3；(7)输出最优个体值，即纵波时差值。进一步地，步骤(1)所述的确定目标函数具体为：选用波形相似法(Semblance)来定义相关函数，计算公式如下：式中，ρ为相关系数，Xm(t)是N个接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，其特征在于，所述的纵波时差实时提取方法针对于使用数字声波仪器进行声波时差测井，利用萤火虫算法实时提取纵波时差值；/n具体步骤如下：/n1)建立目标函数模型，同时给定纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围；/n2)初始化参数；/n3)随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度；/n4)计算群体中萤火虫的相对亮度和吸引度，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；/n5)更新萤火虫的空间位置，同时重新计算萤火虫的相对亮度；/n6)判断是否达到搜索精度或最大迭代次数，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3；/n7)输出最优个体值，即纵波时差值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，其特征在于，所述的纵波时差实时提取方法针对于使用数字声波仪器进行声波时差测井，利用萤火虫算法实时提取纵波时差值；
具体步骤如下：
1)建立目标函数模型，同时给定纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围；
2)初始化参数；
3)随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大萤光亮度；
4)计算群体中萤火虫的相对亮度和吸引度，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；
5)更新萤火虫的空间位置，同时重新计算萤火虫的相对亮度；
6)判断是否达到搜索精度或最大迭代次数，若满足，则停止迭代，否则转入步骤3；
7)输出最优个体值，即纵波时差值。


2.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，其特征在于，所述的步骤(1)中建立目标函数模型具体为：选用波形相似法来定义相关函数，计算公式如下：



式中，ρ为相关系数，Xm(t)是N个接受换能器阵列中的第m个接受换能器，d为换能器间隔，s为慢度变量，Tw为时间窗，以纵波首波到达的时间范围和纵波时差范围为约束条件，以相关系数ρ为目标函数解，建立纵波时差求取模型。


3.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，其特征在于，所述的步骤(2)中初始化参数包括以下内容：设置FA算法中萤火虫数量n、最大吸引度β0、光强吸收系数γ、步长因子α、最大迭代次数MG。


4.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的纵波时差实时提取方法，其特征在于，步骤(3)所述的随机初始化萤火虫的位置，计算目标函数值作为各自最大...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建建，周军，余卫东，陈江浩，樊琦，雷晓阳，陈歆，于文茂，刘家雄，杨居朋，王伟，范晓文，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，中国石油集团测井有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11