[发明专利]生物启发计算地层圈闭油气藏超剥线识别方法

权利要求书

1.生物启发计算地层圈闭油气藏超剥线识别方法，其特征在于，该生物启发计算地层圈闭油气藏超剥线识别方法包括：

步骤1，输入三维地震数据体；

步骤2，针对需要识别的地层超剥线大致范围，采用一种边缘检测手段来增强地震数据在空间上的连续性；

步骤3，设定搜索参数；

步骤4，当波组特征变化不满足搜索参数要求时，流程返回步骤3，重新搜索参数，此时综合两种以上的生物启发算法进行优化计算，所述生物启发算法包括遗传算法、蚁群算法、DNA算法和神经网络算法；将满足地层连续性敏感性强的参数运算并形成生物启发计算连续性属性数据体；

步骤5，追踪解释具有超剥特征的生物启发计算连续性属性数据体，得出地层超剥线在平面上的分布。

2.根据权利要求1所述的生物启发计算地层圈闭油气藏超剥线识别方法，其特征在于，在步骤1中，输入的三维地震数据体为标准segy格式文件。

3.根据权利要求1所述的生物启发计算地层圈闭油气藏超剥线识别方法，其特征在于，在步骤2中，采用边缘检测来增强地震数据在空间上的连续性，并通过噪音来任意地限定地震数据。

4.根据权利要求1所述的生物启发计算地层圈闭油气藏超剥线识别方法，其特征在于，在步骤3中，设定搜索参数，采用生物启发计算之一的蚁群算法,设m为蚂蚁的数目，n表示地震采样点，a为采样点的属性值，在算法初始时刻，将m只蚂蚁随机放到n个采样点上，蚂蚁同时从一个采样点到另一个采样点，逐步完成搜索，Nc为算法循环迭代次数，1<Nc<Ncmax,Ncmax为设定最大循环迭代次数，每次迭代中，以t为刻度，0≤t≤n，τ_i,j(t)表示t时刻在采样点i和j之间(i,j)上的信息素量，禁忌集tabu_k(k＝1,2,...,m)用来记录蚂蚁k当前已经走过的采样点的集合，避免蚂蚁重复走进同一个地震采样点，则在t时刻蚂蚁k从采样点i向j移动的概率如式(1、2)所示：

Pkij(t)=([τij(t)]α.[ηij]β)/Σs∈Sk(i)[τis(t)]α.[ηis]β,j∈Sk(i)---(1)]]>

Pkij(t)=0,j∉Sk(i)---(2)]]>

其中S_k(i)是k允许集，S_k(i)＝C-禁忌集为蚂蚁k下一步允许选择的采样点，C是所有采样点的集合{1,2,3,...,n}，α为信息素因子，表示信息素的重要程度，数值越大就体现信息素在蚂蚁行进过程中越重要，η_ij表示采样点i,j之间的能见度即属性变化值倒数，η_ij＝1/(a(j)-a(i)),属性变化越小，能见度越大，被选择的期望越高，β为期望启发式因子，表示能见度的重要程度，数值越大就体现具体问题的先验信息在蚂蚁行进过程中越重要，当全部的蚂蚁完成了一次循环后，信息素有增有减，因此信息素强度需要调整，设信息素挥发系数每次循环后采样点i,j之间的信息素强度如式(3、4)所示：

τ_i,j(t+n)＝(1-ρ)*τ_i,j(t)+Δτ_i,j(t) (3)

式中

Δτi,j(t)=Σk=1mΔτkij(t)---(4)]]> 1

Δτ^k_ij(t)表示第k只蚂蚁在此次循环时留在采样点i，j之间的信息素量，Δτ^k_ij(t)有蚁量、蚁密、蚁周等模型获得，Δτ_i,j(t)表示此次循环中采样点i，j之间的信息素量增量，基本的蚁群算法实现如下：

(1)初始化阶段，令当前循环次数Nc＝0,时间t＝0；设各个路径上的初始化信息量τ_i,_j(0)为一常量，信息素的增量Δτ_i,j(t)＝0；设定最大循环次数NCmax地方，将m只蚂蚁放置于n个采样点上，初始化参数η_ij、α，β；

(2)循环阶段，如果Nc<NCmax，循环继续；如果Nc>NCmax，则循环结束；

(3)每只蚂蚁k按式(1)移动下一个顶点j，j∈k允许集；

(4)将每一只蚂蚁上一步走过的采样点放到该蚂蚁的禁忌表中，更新禁忌表；

(5)根据(2)式更新每条路径上信息量；

(6)Nc＝Nc+1,返回步骤(2)；

(7)循环结束，算法终止输出处理数据体。