[an error occurred while processing this directive] ������� 2018, 37(1) 282-288 DOI:   10.3969/j.issn.1004-5589.2018.01.027  ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P

����Ŀ¼ | ����Ŀ¼ | ������� | �߼�����                                                            [��ӡ��ҳ]   [�ر�]
��������
��չ����
������Ϣ
Supporting info
PDF(2953KB)
[HTMLȫ��]
�����[PDF]
�����
�����뷴��
�ѱ����Ƽ�������
�����ҵ����
�������ù�����
����
Email Alert
���·���
���������Ϣ
���Ĺؼ����������
�˹���Ⱥ�㷨
��Ч�����ݽ���
ҳ��
��϶�ݺ��
�Შ�ٶ�Ԥ��
���������������
���
����
������
�ű�
��ϲ��
PubMed
Article by Wei Z
Article by Liu C
Article by Guo Z
Article by Zhang B
Article by Liu X
�����˹���Ⱥ�㷨��SCA��Ч���۵ľ��кᲨ�ٶ�Ԥ�ⷽ��
κ����1, ����1, ������1, �ű�1, ��ϲ��2,3,4
1. ���ִ�ѧ����̽���ѧ�뼼��ѧԺ, ���� 130026;
2. ҳ������������������Ч���������ص�ʵ����, ���� 100083;
3. �й�ʯ��ҳ��������̽�����ص�ʵ����, ���� 100083;
4. �й�ʯ��ʯ�Ϳ�̽�����о�Ժ, ���� 100083
ժҪ�� �ڽ���ҳ����ʯ����ģ�͵Ļ����ϣ����ݵ�Ч�����ݽ��ƣ�SCA����ʯ����ģ�ͣ���������ʯ���ݲ��ٶȡ��Შ�ٶ�����ʯ�ܶȡ���ֺͿ�϶�ȵȵĶ�����ϵ���ó�ʹ�����ݲ��ٶȺ�ʵ���ݲ��ٶ���ӽ��Ŀ�϶�ݺ�ȣ��������ÿ�϶�ݺ����ΪԼ��������ʵ�ֺᲨ�ٶ�Ԥ�⡣�����㷨�����˹���Ⱥ�㷨��������ѿ�϶�ݺ�ȣ�����Ԥ��ĺᲨ�ٶ���ʵ�ʲ�õĺᲨ�ٶȶԱȣ�֤�����˹���Ⱥ�㷨����Ч�ԡ�
�ؼ����� �˹���Ⱥ�㷨   ��Ч�����ݽ���   ҳ��   ��϶�ݺ��   �Შ�ٶ�Ԥ��  
Shear wave velocity prediction based on artificial fish-swarm algorithm and SCA equivalent theory
WEI Zhong-yu1, LIU Cai1, GUO Zhi-qi1, ZHANG Bing1, LIU Xi-wu2,3,4
1. College of Geo-exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China;
2. State Key Laboratory of Shale Oil and Gas Enrichment Mechanisms and Effective Development, Beijing 100083, China;
3. Key Laboratory of Shale Oil/Gas Exploration and Production Technology, SinoPEC, Beijing 100083, China;
4. Exploration & Production Research Institute, SinoPEC, Beijing 100083, China
Abstract: Based on the rock physics model of shale, according to the rock physics model of equivalent self consistent approximation (SCA), the authors build the quantitative relationship between P-wave, S-wave and the rock density, rock composition and rock porosity to find a pore aspect ratio can minimize the error of the theoretical P-wave velocity and the actual P-wave velocity. Then the authors use this pore aspect ratio as the constraint condition to achieve the prediction of shear wave velocity. The inversion algorithm uses the artificial fish swarm algorithm to calculate the optimal aspect ratio, and compares the predicted shear wave velocity with the actual measured shear wave velocity which proves the effectiveness of the artificial fish-swarm algorithm.
Keywords: artificial fish-swarm algorithm   equivalent self consistent approximation   shale   pore aspect ratio   shear wave velocity prediction  
�ո����� 2017-01-11 �޻����� 2017-05-12 ����淢������  
DOI: 10.3969/j.issn.1004-5589.2018.01.027
������Ŀ:

������Ȼ��ѧ�����ص���Ŀ��41430322����������Ȼ��ѧ����������Ŀ��41404090����������Ȼ��ѧ����ʯ�ͻ������ϻ���U1663207����ҳ������������������Ч���������ص�ʵ���ҿ��Ż����ʣ�G5800-16-ZS-KFZY002����������.

ͨѶ����: ����(1963-),��,��ʿ����ʦ,��Ҫ���µ��𲨳����������ۡ��������ݴ�����ϵ��ʡ�����������о�.E-mail:liucai@jlu.edu.cn
���߼��:
����Email: liucai@jlu.edu.cn

�ο����ף�
[1] Castagna J P, Batzle M L, Eastwood R L. Relationships between compressional-wave and shear-wave velocities in clastic silicate rocks[J]. Geophysics, 1985, 50(4):571-581.
[2] Han D H, Nur A, Morgan D. Effects of porosity and clay content on wave velocities in sandstones[J]. Geophysics, 1986, 51(11):2093-2107.
[3] Xu S, White R E. A new velocity model for clay-sand mixtures[J]. Geophysical Prospecting, 1995, 43(1):91-118.
[4] Nur A, Mavko G, Dvorkin J. Critical porosity:a key to relating physical properties to porosity in rocks[J]. The Leading Edge, 1998, 17(3):357-362.
[5] Xu S, Payne M A. Modeling elastic properties in carbonate rocks[J]. The Leading Edge, 2009, 28(1):66-74.
[6] ����, �żѼ�, Ҧ���, ��ʯ�ĵ�Ч��϶�ݺ�ȷ��ݼ���Ӧ��[J]. ��������ѧ��, 2013, 56(2):608-615. LI Hong-bing, ZHANG Jia-jia, YAO Feng-chang. Inversion of effective pore aspect ratios for porous rocks and its applications[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2013, 56(2):608-615.
[7] ������, ӡ��ҫ, �ŷ�. һ��̼�����Ҵ���Შ�ٶȹ��㷽��[J]. �й�ʯ�ʹ�ѧѧ��(��Ȼ��ѧ��), 2013, 37(1):42-49. LIU Xin-xin, YIN Guang-yao, ZHANG Feng. S-wave velocity estimation method in carbonate reservoir[J]. Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Sciences),2013,37(1):42-49.
[8] ��ˮ��, �����, ������, ��. ���ڱ���P-Lģ�͵ľ��󷽳̵�����ϸ�ᲨԤ��[J]. ��������ѧ��, 2016, 59(5):1839-1848. LUO Shui-liang, YANG Pei-jie, HU Guang-ming, et al. S-wave velocity prediction based on the modified P-L model and matrix equation iteration[J]. Chinese Journal of Geophys, 2016, 59(5):1839-1848.
[9] Berryman J G. Long-wavelength propagation in composite elastic media[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 1980, 68:1809-1831.
[10] Pride S R, Berryman J G, Harris J M. Seismic attenuation due to wave-induced flow[J].Journal of Geophysical Research 2004, 109(1):59-70.
[11] ������, �ε���, һ�ֻ����˹���Ⱥ�Ż��㷨[J]. �����������Ӧ��, 2010, (22):40-42. QU Liang-dong, HE Deng-xu. Novel artificial fish-school algorithm based on chaos search[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(22):40-42.
[12] ZHOU Chao, FENG Xuan, ZHANG Bing, et al. Fracture property identification method based on shrinkage factor particle swarm optimization[J]. Global Geology, 2015, 18(4):232-237.
�������������
1���촨, ������, ���о�, ��ƽ��, ���, ������.��Ե�㿨������٪��ͳʯ�Ź�����ҳ��Ʒ����������������ǰ��[J]. �������, 2017,36(3): 871-879
2�����˱�, ������, ���о�, ��ƽ��, ������, ������.��Ե�㿨������٪��ͳʯ�Ź���ҳ�Ҷ�ϡ��Ԫ�ص���ѧ�������������[J]. �������, 2017,36(3): 862-870,879
3����͢, ����, �����, �ܳ�, �Ǻ���.�����˹���Ⱥ�㷨��Pearson���ϵ�����ѷ�����ʶ��[J]. �������, 2017,36(1): 293-298
4��������, ��Ρ, ����, �ź���, �Ŵ�.��������°���ͳ������ҳ�����ɲص��������о�[J]. �������, 2017,36(1): 209-216
5���ܿ�, ���Ѻ�, ��ǿ, ����, ��ʿ��, ���.ũ����ҳ�����ؼ����������������о�[J]. �������, 2016,35(4): 1178-1184
6������, ��ʯ, �, ������, ������, �ε���, ������.���ɺ���ض������ݹŽ�ϵɳ�ӽ���ҳ�����ɲ�������������Դ������[J]. �������, 2016,35(3): 840-849
7��л��Ȫ, ���о�, ����, ������, ��˶, ��˷, �ų�.������ض���¡�������� 3 ���ϰ���ͳ��ɽ������ҳ������[J]. �������, 2016,35(3): 850-857
8��������, ���о�, ����, л��Ȫ, ��˷.������ط���—����������ϰ���ͳ��ɽ������ҳ��Ʒ������������[J]. �������, 2016,35(2): 487-494
9�����, ��ʯ, ��ƽ��, ������, ����, ������, �ε���, ������.�ɺ���ش����Ͱ��ݹŽ�ϵɳ�ӽ���ҳ�����ɲص��������о�[J]. �������, 2016,35(1): 197-206
10����˶, ���о�, ��ƽ��.������ض���¡�����ϰ���ͳ�۽�����ҳ�Ҷε���ѧ��������Դ����[J]. �������, 2016,35(1): 108-122
11�����, ����, ������, �����.��ҳ�ҵ��¸���ͬ�׶εIJ�������[J]. �������, 2015,34(3): 870-878
12������־, �˱�֥, ��ͧ.���� SVM ���������й��Ϸ� X ���ҳ����������[J]. �������, 2015,34(3): 786-791
13�������, ����, ������, ������, ��˼��, ��ѧͤ.ҳ�Ҵ�����ʯ����ģ�ͼ����� AVO ��Ӧģ��[J]. �������, 2015,34(2): 497-504
14������, ���о�, ��ƽ��, ���, ����, ������, ����, ��С��.������ض���¡������ɽ����һ����ҳ�ҵ���ѧ��������������[J]. �������, 2014,33(4): 746-757
15�����, Ҧ����, ��ƽ��, ������, ����, ������.÷�������ҳ������������[J]. �������, 2014,33(2): 457-464

Copyright by �������