مدلسازی وارون غیر خطی دادههای گرانی سنگ بستر با استفاده از الگوریتم مورچگان
پذیرفته شده برای ارائه شفاهی
نویسندگان
1گروه اکتشاف- دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک- دانشگاه صنعتی شاهرود- شاهرود
2دانشیار گروه ژئوفیزیک، دانشکده نفت معدن ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود
3گروه ژئوفیزیک، دانشکده نفت معدن ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود
4کارشناس ارشد چینهشناسی، مدیریت اکتشاف نفت، تهران
چکیده
ضخامت رسوبات در حوضههای رسوبی دارای پتانسیل منابع هیدورکربوری، فاکتور مهمی در تعیین بلوغ حرارتی این حوضهها میباشد. در این مطالعه مدلسازی غیرخطی ضخامت رسوبات حوضههای رسوبی بر اساس دادههای گرانی، بوسیله الگوریتم مورچگان(ACO) بررسی شد. در این تحقیق، طراحی و اجرای الگوریتم بر روی دادههای مدلی مصنوعی مورد راستی آزمایی قرار گرفت. کارایی روش پیشنهادی در حالت با دادههای بدون نوفه و با نوفههای سفید گاوسی بررسی گردید؛ که نتایج مدلسازی تطابق قابل قبولی با مدل اولیه حتی در حالت دادههای آلوده به نوفه با دامنههای نسبتا بالا نشان داد. در آخر وراونسازی دادههای واقعی گرانی در حوضه رسوبی مغان به انجام رسید و در این بخش نیز مقایسه نتایج بدست آمده با نتایج مطالعات پیشین از جمله نتایج لرزه نگاری؛ نشانگر عملکرد مناسب الگوریتم طراحی شده بود.
کلیدواژه ها
Title
Gravity Nonlinear Inverse Modeling of Basement Relief using Ant Colony Optimization (ACO) technique
Authors
amir joolaei, Alireza Arabamiri, Ali Nejati-Kalateh, farzin farzaneh
Abstract
The thickness of sediments in sedimentary basins with hydrocarbon sources potential is one of the primary factor in determining the thermal maturation of these basins. In this study, non-linear inverse modeling of sediment thicknesses of sedimentary basins based on gravity data was investigated using Ant colony optimization (ACO). In this research, designing and implementation of the proposed algorithm was verified on synthetic model data. For evaluating the validation of this developed algorithm, it was tasted by both synthetic example include free noise data and data with presence of white Gaussian noise. Also results of application of this applying on noisy data, shows this approach is robust to the presence of noise in data. Finally reliability of proposed method to the inversion of a real gravity data was confirmed by applying it on a real gravity profile in the Moghan sedimentary basin. Results of this modeling agree well with previously published works on this Area.
Keywords
Gravimetry, Thickness of sediment, Nonlinear gravity inversion, Global optimization, Ant Colony Algorithm, Moghan Basin Sedimentary