算法分析
应用蚁群算法预测断层和裂缝
史刘秀
(中国石油大学北京102249)
武心与表用
摘要效群算法是通过模拟自然界效群的完食行为而总结出的一种正反馈仿生学算法。妈蚁体技水是数群算法在地索构造解释中的成功应用,能够实境断层和裂缝的自动踪,缩短地实构造解释的周期。本文研究了取群算法的原理，详速了蝎双体技术遗踪斯层象整的过程。实际应用表明“电子妈双”能够自动追踪斯层和象缝信息,得到较清晰的断层裂缝连线，人工解释结果验证了该方法具有较高的准确度和可靠性
关键词蚁群算法断层聚缝自动追踪
中图分类号:P313.2
1蚊群算法与蚂体技术
文献标识码:A
蚂数体技术是在二次地震振幅属性体中散播大量“人工蚂蚊”，视二次地震属性体为多个不同的二维属性面，把二维属性面划分为不同的网格单元，作为人工蚂蚁的初始活动边界，根据概率公式(1) 确定蚂蚁的初始位置。
1c P=2a-c
(1)
C,和C,分别表示归一化后的第i个和第个数据点的二次属性值，其中，i.j=1,2，,n*n，
当“电子蚂蚊”发现满足预设条件的断裂痕迹时将追踪该断裂痕迹并留下信息素，利用信息素吸引其它“蚂蚊"跟进，形成正反馈机制，直到完成该断裂的识别，而不满足条件的断裂痕迹将不会被追踪，蚂蚊在其活动范围内，完成一次搜索过程后，数据点的信息素按照公式(2)不断更新。最终完成对整个三维属性体的断裂追踪，得到蚂蚊属性体，
foun
Jfous +afes
TeJ)+fu) (2)
.为信息素的上限，afaj)为本次循环中数据点(i,)上信息素的增量，即
E()
(3)
(a)蚂蚊体
(b)方差体
图1地震属性体2270ms时间切片
收移日期：2015-02-26
文章编号：1007-9416(2015)02-0140-0
其中：m为本次循环经过此路径蚂蚁的数量，aa(k)表示第k 只蚂蚊在此次循环中在此路径上留下的信息量，其取值与蚂蚁搜索的路径长度成正比，即
gn(k) =cL(k)
(4)
其中：c为信息素更新系数，L(k)是第k只蚂敦在此次循环所搜索路径的长度。
噪声是随机的、无规律的，因此电子蚂蚁在噪声处遗留的信息素较小，而对于主干断层线，其信息素较密集，根据信息素浓度的分布可有效区分断裂和噪声信息，追踪断层和裂缝。利用蚂蚁追踪技术追踪二次地囊数据属性体，将获得一个低噪音，具有清晰断裂痕迹的蚂蚊属性体。
一般而言，在提取蚂蚊体属性之前需要对三维叠后地震数据体做预处理。常见的处理步骤是先对地震数据体进行构造倾角扫描，
再提取方差属性体，最后应用蚂数算法进行断裂系统追踪。 2实际资料应用
本文将蚂蚁追踪技术应用于国内某工区，对目标层段提取了方差体、方差蚂蚊体，并用于解释该目标层段断裂带发育分布规律，寻找裂缝发育的有利区域，图1为目标层在2270ms处时间切片，图1(a) 为蚂蚊体时间切片，图1(b)为方差体时间切片。蚂蚊体时闻切片内的黑色轨迹线代表断层和裂缝的平面展布形态，方差体时间切片内红色代表有断裂发育的地方，白色代表平坦没有断层的区域，由图1(a)
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(a)蚂蚊体
(b)原始地震数据
图2蚂蚊体2345ms时间切片
作者简介：史刘秀(1990一),女,江苏徐州人，中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院地质工程研究生，主要从事裂缝预测及时频分析
方面的研究，
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