模拟退火算法在三维储层建模中的应用

"这篇文档是关于模拟退火算法在企业宣传册中的应用，特别是用于解决三维数值建模中的优化问题。模拟退火是基于物理退火过程的一种随机搜索策略，常用于复杂问题的全局优化。文章详细介绍了模拟退火算法的步骤，并探讨了目标函数在算法中的作用和更新原则。此外，文档还提到了该研究属于电子科技大学信息与通信工程硕士论文的一部分，作者毕文一，指导教师姚兴苗副教授。" 模拟退火是一种优化算法，源于固体物理中的退火过程，用于寻找复杂问题的全局最优解。在地质建模，特别是在储层建模领域，由于数据的不完整性和环境的复杂性，需要利用随机模拟技术来减小不确定性。模拟退火算法不同于传统的逐点建立条件概率模型的方法，它通过一个隐含的随机函数模型，将问题转化为优化问题。 算法的核心步骤包括以下几个方面： 1. 初始化：首先，从总体分布中随机分配数值给三维数值模型的每个网格点，这可以反映期望的空间结构特征。 2. 能量函数：定义一个能量函数，通常以目标函数的形式，衡量实际模拟结果与期望结构之间的差异。例如，可以使用两者的变差函数之差的平方作为目标函数。 3. 图像扰动：随机选择点对或点集，交换它们的值，模拟物理退火中的热振动。 4. 接受准则：即使能量增加，也以一定的概率接受扰动，这一概率由波尔兹曼分布控制，确保在初期阶段能探索更广泛的解决方案空间。 5. 冷却过程：随着迭代的进行，逐渐降低接受无效交换的概率，逐渐逼近能量最低的状态，即最优解。 在模拟退火过程中，目标函数的更新是关键。它必须简洁，以便在每次扰动后迅速计算，而且避免包含过多相互冲突的成分，以保证算法的效率和收敛性。在这里，目标函数选择了变差函数，以度量实现的结构与期望结构的一致性。 这篇论文是毕文一在电子科技大学攻读硕士学位期间的研究成果，旨在研究各向异性序贯高斯随机模拟，指导教师是姚兴苗副教授。论文讨论了随机模拟技术在处理地质统计学问题，尤其是不确定性建模中的应用，强调了模拟退火算法的有效性和适用性。