CN113655519B - ***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法及***，其包括：测量海水及***装置的基本参数，根据基本参数获得实测***远场子波，基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；根据基本参数，构建模拟***远场子波；通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。本发明能计算并调整***节流作用系数和气体释放效率，准确模拟***激发子波。本发明可广泛应用于油气地球物理勘探中的地震资料采集领域。

Description

***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法及***
技术领域
本发明涉及油气地球物理勘探中的地震资料采集领域，尤其涉及一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法及***。
背景技术
海上地震勘探以***作为主要震源，***在海面下某一深度按照一定的方式进行激发，产生地震子波，从而探测海水以下地层的构造情况。
为了增大***激发所产生地震波的能量、提高信噪比，海上地震勘探中通常将多支***进行组合激发，也就是***阵列。不同的***阵列组合形式，所产生的地震子波也不同；为了获得一种高品质的***阵列子波，如较高的峰峰值和气泡比，就要对不同的***阵列设计方案进行子波模拟，而阵列子波的模拟是以准确模拟单个***子波为前提的。
Ziolkowski(1970)提出了***子波模拟的经典数学模型，但是其所模拟的子波主脉冲峰值过大、气泡脉冲衰减缓慢，导致与实测的***子波差异较大，因而不能应用于海上地震勘探野外生产工作。MacGillivray(2000)通过改变热传递系数、节流常数、节流指数和气体释放效率来改善***子波模拟的精确程度。李国发等(2010)年以Ziolkowski模型为基础，综合考虑了枪口节流作用、气泡与周围流体的热传递作用及流体粘度气泡振动的影响，改进Ziolkowski模拟，所模拟的子波与实测子波的一致性较高。
***激发时，腔体中的高压气体并非瞬间释放到周围流体中，气体的释放速度要受到枪口节流作用的影响，这种影响由***的节流作用系数表示，其由节流常数和节流指数两个参数计算得到。在***激发后，所有的高压气体并非完全释放，会有部分气体残留在腔体中，***所释放的气体与激发前***中的全部气体之比称为气体释放效率。***的节流作用系数和气体释放效率是***子波模拟模型中两个十分重要的参数，决定于***的机械结构，并且对***子波形态有着显著影响。
目前生产中，***子波模拟和***阵列设计通常都是基于国外***子波模拟软件完成，软件模拟的***子波代表了新生产的***在静水环境(平静的湖泊)中激发的子波。然而在***的实际生产使用中，由于多次反复的快速充气和高压释放气体，加速了***内部机械结构的磨损和老化，导致***子波模拟中节流作用系数和气体释放效率发生变化，进而影响了***子波的形态。为了更准确的模拟***子波，***使用过程中，需要经常对节流作用系数和气体释放效率作调整和更新。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法及***，其能计算并调整***节流作用系数和气体释放效率，准确模拟***激发子波。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法，其包括：
测量海水及***装置的基本参数，根据所述基本参数获得实测***远场子波；基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；
根据所述基本参数，构建模拟***远场子波；
通过所述模拟远场子波与所述实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
进一步，根据基本参数获得实测***远场子波，包括：在距离***预设位置处放置水听器，通过测量***的近场子波，基于近场子波，根据测量的所述***的沉放深度和所述海水中的声波速度得到海水表面产生的虚反射，将所述近场子波与所述海水表面产生的虚反射叠加后得到所述实测***远场子波。
进一步，所述构建模拟***远场子波，包括：
根据所述***的容积、所述节流常数和所述节流指数，获取枪体的节流作用系数；
根据所述海水温度和所述***工作压强，获取***枪体的初始温度；
根据所述气体释放效率，获取***产生的气泡在平衡状态下气泡内的摩尔质量；
由所述节流作用系数、所述初始温度和所述摩尔质量，根据Ziolkowski的气泡振动理论模型，得到随时间变化的气泡半径，气泡壁的运动速度和气泡壁的加速度；
由所述气泡半径和所述气泡壁的运动速度得到中间函数；
由所述中间函数以及所述海水密度、所述***沉放深度和所述海水中的声波速度，得出气泡产生的压力波及其虚反射；
由所述压力波和所述虚反射，叠加合成所述***远场子波。
进一步，通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数：
式中，Ffitness为适应度函数，表示气***拟的远场子波与该***的实测的远场子波的能量相对误差，τ0表示节流常数，β表示节流指数，η表示气体释放效率，S(τ0,β,η,jΔt)表示模拟远场子波，W(jΔt)表示实测的远场子波，远场子波的单位均为bar.m，j＝1,2，……,N，N表示采样点数，Δt为时间采样间隔，单位为s。
进一步，将节流常数、节流指数和气体释放效率定义为种群中粒子的位置，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率，包括：
粒子群初始化；
更新粒子速度；
由所述更新的粒子速度获得更新的粒子位置；
由每个所述更新的粒子位置分别计算每个更新的粒子适应度值；
将所述更新后的每个粒子的适应度值与上一次迭代的粒子最优值进行比较：若当前的适应度值小于所述上一次迭代的粒子最优值，则粒子最优值更新为当前的适应度值，粒子最优值对应的位置更新为粒子当前对应的位置；反之，粒子最优值不更新，重新迭代；
将更新后的粒子群最优适应度值与上一次迭代粒子群的最优适应度值进行比较：若当前的粒子群最优适应度值小于所述上一次迭代粒子群的最优值，则粒子群的最优值更新为当前粒子群适应度值，粒子群的最优值对应的位置更新为当前对应的粒子群位置；反之，粒子群最优值不更新，重新迭代；
直到粒子群全部粒子最优适应度值达到预先设定的精度或迭代次数达到最大，结束；当前获得的粒子群最优粒子位置所对应的三个参数，为最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
进一步，所述粒子群初始化，包括：初始化位置、初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置。
进一步，所述初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置，包括：
由每个粒子的位置模拟远场子波，计算粒子的适应度函数，将得到的适应度值和位置作为该粒子的最优值和历史最优位置；将所有初始化粒子的最优适应度值及其所对应的粒子位置分别作为粒子群的最优值和最优位置。
一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取***，其包括：实测模块、模拟模块和优化模块；
所述实测模块，测量海水及***装置的基本参数，根据所述基本参数获得实测***远场子波；所述基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度，
所述模拟模块，根据所述基本参数，构建模拟***远场子波；
所述优化模块，通过所述模拟远场子波与所述实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行如上述方法中的任一方法。
一种计算设备，其包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如上述方法中的任一方法的指令。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
1、本发明采用粒子群优化算法具有全局寻优和收敛速度快的特点，可以更加准确地优化与***结构有关的三个模拟参数，从而使优化后的参数所模拟的子波与***使用中实测的子波具有更高的一致性。
2、由于***在工作中多次反复的快速充气和高压释放气体，会导致内部机械结构的磨损和老化，使得利用商业化技术模拟的***子波与实际生产中***激发的子波产生偏离。本发明利用***使用过程中测量的远场子波，通过调整和更新与***机械结构有关的三个子波模拟参数：节流常数、节流指数和气体释放效率，使模拟的子波更符合***实际激发的子波，对海上勘探***阵列的模拟设计具有重要意义。
3、本发明根据***的使用情况，计算并调整***子波模拟中的两个重要的机械参数：节流作用系数和气体释放效率，以准确模拟生产使用中被磨损和老化的***激发的子波。
附图说明
图1是本发明一实施例中的***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法整体流程示意图；
图2是本发明一实施例中的***远场子波示意图；
图3是本发明一实施例中的粒子群优化算法流程示意图；
图4是本发明一实施例中的初始参数所模拟的子波与实测子波的对比示意图；
图5是本发明一实施例中的最优参数所模拟的子波与实测子波的对比示意图；
图6是本发明一实施例中的计算设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本发明的一个实施例中，如图1所示，提供一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的***，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例所提供的***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法不仅可以用于***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法，也可应用到其他领域对其他参数的获取方法，本实施例以对***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法举例说明，对其他部分不做限定。本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤1、测量海水及***装置的基本参数，根据基本参数获得实测***远场子波；基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；
步骤2、根据基本参数，构建模拟***远场子波；
步骤3、通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
上述步骤1中，海水及***装置的基本参数如下：
(1)海水温度Tw＝300K；
(2)海水密度ρ＝1000Kg/m3；
(3)***的工作压强pg＝2000psi；
(4)***的容积Vg＝100in3；
(5)***的沉放深度h＝8m；
(6)海水中的声波速度c＝1500m/s。
上述步骤1中，根据基本参数获得实测***远场子波，包括：在距离***预设位置处放置水听器，此处设置为1m，通过测量***的近场子波；基于近场子波，根据测量的***沉放深度和海水中的声波速度得到海水表面产生的虚反射，将近场子波与海水表面产生的虚反射叠加后得到实测***远场子波。
在本实施例中，可以在距离***1m处放置水听器，通过测量***的近场子波，由测量的***的沉放深度h和海水中的声波速度c合成如图2所示的远场子波，合成公式如下：
W(t)＝w(t)+Rwg(t-Δτ)
式中，W(t)表示***的远场子波，w(t)表示水听器测得的近场子波，R表示海水表面的反射系数，R∈[-1，-0.9]，通常取R＝-1，无量纲，wg(t-Δτ)表示海水表面所产生的虚反射，Δτ表示虚反射的延迟时间，Δτ＝2h/c＝0.0107s。
如图2所示，上述步骤2中，根据基本参数，构建模拟***远场子波，其包括以下步骤：
步骤2.1、根据***的容积、节流常数和节流指数，获取枪体的节流作用系数；
具体为，由测量得到的***的容积Vg，随机得到的节流常数τ0i和节流指数βi，计算枪体的节流作用系数τi，无量纲，公式为：
式中，τ0i表示节流常数，βi表示节流指数；
步骤2.2、根据海水温度和***工作压强，获取***枪体的初始温度；
具体为：由测量的海水温度Tw和***工作压强pg，计算***枪体的初始温度Tg，单位为K，公式为：
式中，常量pc＝139MPa；
步骤2.3、根据气体释放效率，获取***产生的气泡在平衡状态下气泡内的摩尔质量；
具体为：由***枪体的初始温度Tg和随机产生的气体释放效率ηi，计算***所产生的气泡在平衡状态下气泡内的摩尔质量mg，单位为mol，公式为：
式中，RG为普氏常量，其值等于8.2；
步骤2.4、由节流作用系数、初始温度和摩尔质量，根据Ziolkowski的气泡振动理论模型，得到随时间变化的气泡半径，气泡壁的运动速度和气泡壁的加速度；
具体为：根据以上步骤的计算结果，采用Ziolkowski的气泡振动理论模型，得到：
气泡半径R(τ0i,βi,ηi,jΔt)；
气泡壁的运动速度；
气泡壁的加速度，j＝1,2,···,N；
步骤2.5、由气泡半径R和气泡壁的运动速度得到中间函数f，具体为：
由气泡半径R(τ0i,βi,ηi,jΔt)和气泡壁的运动速度得到中间函数f(τ0i,βi,ηi,jΔt)，j＝1,2,···,N，公式为：
步骤2.6、由中间函数以及海水密度、***沉放深度和海水中的声波速度，得出气泡产生的压力波及其虚反射；
具体为：
由函数f(τ0i,βi,ηi,jΔt)以及测量的海水密度ρ，***沉放深度h和海水中的声波速度c，计算气泡产生的压力波p(τ0i,βi,ηi,jΔt)及其虚反射
其中，气泡产生的压力波为：
其中，气泡产生的虚反射为：
步骤2.7、由气泡产生的压力波p(τ0i,βi,ηi,jΔt)和虚反射叠加合成***远场子波S(τ0i,βi,ηi,jΔt)，j＝1,2,···,N，单位为Bar·m。
上述步骤3中，通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，公式为：
式中，适应度函数Ffitness表示气***拟的远场子波与该***的实测的远场子波的能量相对误差，τ0表示节流常数，β表示节流指数，η表示气体释放效率，S(τ0,β,η,jΔt)表示模拟远场子波，W(jΔt)表示实测的远场子波，远场子波的单位均为bar.m，j＝1,2，……,N，N表示采样点数，Δt为时间采样间隔，单位为s。
本实施例中，将模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差作为粒子群优化算法的适应度函数，以优化所研究***的节流常数、节流指数和气体释放效率。
如图3所示，上述步骤3中，粒子群优化算法，将节流常数、节流指数和气体释放效率定义为种群中粒子的位置，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率，包括以下步骤：
步骤3.1、粒子群初始化，包括：初始化位置、初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置，具体为：
如图4所示，初始化位置：令粒子群中有20个粒子，每个粒子为3维xid＝(τ0i,βi,ηi)，d为维数，由***激发原理可知，节流常数τ0、节流指数β和气体释放效率ηi＝1,2,···,20的范围均为(0,1)，因此节流常数τ0i、节流指数βi和气体释放效率ηi均为0到1之间的随机数；
初始化速度：每个粒子对应的速度为vid＝(vi1,vi2,vi3)，其中vi1、vi2和vi3均为0到1之间的随机数；
初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置，具体为：
由每个粒子的位置xid＝(τ0i,βi,ηi)中节流常数τ0i、节流指数βi和气体释放效率ηi，模拟远场子波S(τ0i,βi,ηi,jΔt)，j＝1,2,···,N，并计算该粒子的适应度函数Ffitness(τ0i,βi,ηi)，将该适应度值Ffitness(τ0i,βi,ηi)和位置xid＝(τ0i,βi,ηi)作为该粒子的最优值pbesti和历史最优位置pid＝(pi1,pi2,pi3)；
将所有初始化粒子的最优适应度值及其所对应的粒子位置分别作为粒子群的最优值gbest和最优位置gd＝(g1,g2,g3)。
第1个粒子的位置初始化为x1d＝(0.15,0.62,0.70)，即节流常数τ01＝0.15、节流指数β1＝0.62和气体释放效率η1＝0.70，由该组随机参数所模拟的远场子波S(τ01,β1,η1,jΔt)，j＝1,2,···,N与实测子波的对比，该粒子的适应度函数Ffitness(τ01,β1,η1)＝0.1823。
步骤3.2、更新粒子速度；
本实施例中采用的更新粒子速度公式为：
式中，为第i个粒子第k+1次迭代的速度，/>为该粒子第k次迭代的速度，和/>分别为该粒子第k次迭代的位置、自己历史最优位置和全部粒子最优位置；w为惯性权系数，一般设置为1；c1、c2分别为粒子跟踪自己历史最优值和所有粒子最优值的权系数，一般都设置为2；α、β为(0,1)内均匀分布的随机数，k为迭代次数。
步骤3.3、由更新的粒子速度计算更新的粒子位置；
本实施例中更新的粒子位置公式为：
式中，为第i个粒子第k+1次迭代的位置，/>为该粒子第k次迭代的位置；r为速度约束因子。
步骤3.4、由每个更新的粒子位置分别计算每个更新的粒子适应度值；
步骤3.5、将更新后的每个粒子的适应度值与上一次迭代的粒子最优值进行比较：若当前的适应度值小于上一次迭代的粒子最优值，则粒子最优值更新为当前的适应度值，粒子最优值对应的位置更新为粒子当前对应的位置；反之，返回步骤3.2进行下一次迭代；
例如，比较更新后的每个粒子的适应度值与上一次迭代pbesti的大小：若当前的适应度值小于pbesti，那么pbesti更新为当前的适应度值，pbesti的位置更新为粒子当前的位置；否则pbesti不更新。
步骤3.6、将更新后的粒子群最优适应度值与上一次迭代粒子群的最优适应度值进行比较：若当前的粒子群最优适应度值小于上一次迭代粒子群的最优值，则粒子群的最优值更新为当前粒子群适应度值，粒子群的最优值对应的位置更新为当前对应的粒子群位置；反之，返回步骤3.2进行下一次迭代；
例如，比较更新后的粒子群最优适应度值与上一次迭代gbest的大小：若当前的粒子群最优适应度值小于gbest，那么gbest更新为当前最优适应度值，gbest的位置更新为最优粒子当前的位置；否则gbest不更新。
步骤3.7、直到粒子群全部粒子最优适应度值达到预先设定的精度或迭代次数达到最大，结束当前获得的粒子群最优粒子位置所对应的三个参数，为最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。本实施例所得到的三个最优参数分别为τ0＝0.12、β＝0.52、β＝0.84，所模拟的子波与***使用中实测子波的对比如图5所示。
在本发明的一个实施例中，提供一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取***，其包括：实测模块、模拟模块和优化模块；
实测模块，测量海水及***装置的基本参数，根据基本参数获得实测***远场子波；基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；
模拟模块，根据基本参数，构建模拟***远场子波；
优化模块，通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
本实施例提供的***是用于执行上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述实施例，此处不再赘述。
如图6所示，为本发明一实施例中提供的计算设备结构示意图，该计算设备可以是终端，其可以包括：处理器(processor)、通信接口(Communications Interface)、存储器(memory)、显示屏和输入装置。其中，处理器、通信接口、存储器通过通信总线完成相互间的通信。该处理器用于提供计算和控制能力。该存储器包括非易失性存储介质、内存储器，该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现一种获取方法；该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、管理商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行如下方法：
测量海水及***装置的基本参数，根据基本参数获得实测***远场子波，基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；根据基本参数，构建模拟***远场子波；通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算设备的限定，具体的计算设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在本发明的一个实施例中，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：测量海水及***装置的基本参数，根据基本参数获得实测***远场子波，基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；根据基本参数，构建模拟***远场子波；通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
在本发明的一个实施例中，提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储服务器指令，该计算机指令使计算机执行上述各实施例提供的方法，例如包括：测量海水及***装置的基本参数，根据基本参数获得实测***远场子波，基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；根据基本参数，构建模拟***远场子波；通过模拟远场子波与实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率。
上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取方法，其特征在于，包括：
测量海水及***装置的基本参数，根据所述基本参数获得实测***远场子波；基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度；
根据所述基本参数，构建模拟***远场子波；
通过所述模拟远场子波与所述实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率；
所述建立粒子群优化算法适应度函数：
式中，Ffitness为适应度函数，表示气***拟的远场子波与该***的实测的远场子波的能量相对误差，τ0表示节流常数，β表示节流指数，η表示气体释放效率，S(τ0,β,η,jΔt)表示模拟远场子波，W(jΔt)表示实测的远场子波，远场子波的单位均为bar.m，j＝1,2，……,N，N表示采样点数，Δt为时间采样间隔，单位为s；
所述获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率，包括：
粒子群初始化；
更新粒子速度；
由所述更新的粒子速度获得更新的粒子位置；
由每个所述更新的粒子位置分别计算每个更新的粒子适应度值；
将所述更新后的每个粒子的适应度值与上一次迭代的粒子最优值进行比较：若当前的适应度值小于所述上一次迭代的粒子最优值，则粒子最优值更新为当前的适应度值，粒子最优值对应的位置更新为粒子当前对应的位置；反之，粒子最优值不更新，重新迭代；
将更新后的粒子群最优适应度值与上一次迭代粒子群的最优适应度值进行比较：若当前的粒子群最优适应度值小于所述上一次迭代粒子群的最优值，则粒子群的最优值更新为当前粒子群适应度值，粒子群的最优值对应的位置更新为当前对应的粒子群位置；反之，粒子群最优值不更新，重新迭代；
直到粒子群全部粒子最优适应度值达到预先设定的精度或迭代次数达到最大，结束；当前获得的粒子群最优粒子位置所对应的三个参数，为最优的节流常数、节流指数和气体释放效率；
所述粒子群初始化，包括：初始化位置、初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置；
所述初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置，包括：
由每个粒子的位置模拟远场子波，计算粒子的适应度函数，将得到的适应度值和位置作为该粒子的最优值和历史最优位置；将所有初始化粒子的最优适应度值及其所对应的粒子位置分别作为粒子群的最优值和最优位置。
2.如权利要求1所述参数获取方法，其特征在于，所述根据所述基本参数获得实测***远场子波，包括：在距离***预设位置处放置水听器，通过测量***的近场子波，基于近场子波，根据测量的所述***的沉放深度和所述海水中的声波速度得到海水表面产生的虚反射，将所述近场子波与所述海水表面产生的虚反射叠加后得到所述实测***远场子波。
3.如权利要求1所述参数获取方法，其特征在于，所述构建模拟***远场子波，包括：
根据所述***的容积、所述节流常数和所述节流指数，获取枪体的节流作用系数；
根据所述海水温度和所述***工作压强，获取***枪体的初始温度；
根据所述气体释放效率，获取***产生的气泡在平衡状态下气泡内的摩尔质量；
由所述节流作用系数、所述初始温度和所述摩尔质量，根据Ziolkowski的气泡振动理论模型，得到随时间变化的气泡半径，气泡壁的运动速度和气泡壁的加速度；
由所述气泡半径和所述气泡壁的运动速度得到中间函数；
由所述中间函数以及所述海水密度、所述***沉放深度和所述海水中的声波速度，得出气泡产生的压力波及其虚反射；
由所述压力波和所述虚反射，叠加合成所述***远场子波。
4.一种***节流作用系数和气体释放效率参数获取***，其特征在于，包括：实测模块、模拟模块和优化模块；
所述实测模块，测量海水及***装置的基本参数，根据所述基本参数获得实测***远场子波；所述基本参数包括：海水温度、海水密度、***的工作压强、***的容积、***的沉放深度和海水中的声波速度，
所述模拟模块，根据所述基本参数，构建模拟***远场子波；
所述优化模块，通过所述模拟远场子波与所述实测远场子波的能量相对误差，建立粒子群优化算法适应度函数，获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率；
所述建立粒子群优化算法适应度函数：
式中，Ffitness为适应度函数，表示气***拟的远场子波与该***的实测的远场子波的能量相对误差，τ0表示节流常数，β表示节流指数，η表示气体释放效率，S(τ0,β,η,jΔt)表示模拟远场子波，W(jΔt)表示实测的远场子波，远场子波的单位均为bar.m，j＝1,2，……,N，N表示采样点数，Δt为时间采样间隔，单位为s；
所述获取最优的节流常数、节流指数和气体释放效率，包括：
粒子群初始化；
更新粒子速度；
由所述更新的粒子速度获得更新的粒子位置；
由每个所述更新的粒子位置分别计算每个更新的粒子适应度值；
将所述更新后的每个粒子的适应度值与上一次迭代的粒子最优值进行比较：若当前的适应度值小于所述上一次迭代的粒子最优值，则粒子最优值更新为当前的适应度值，粒子最优值对应的位置更新为粒子当前对应的位置；反之，粒子最优值不更新，重新迭代；
将更新后的粒子群最优适应度值与上一次迭代粒子群的最优适应度值进行比较：若当前的粒子群最优适应度值小于所述上一次迭代粒子群的最优值，则粒子群的最优值更新为当前粒子群适应度值，粒子群的最优值对应的位置更新为当前对应的粒子群位置；反之，粒子群最优值不更新，重新迭代；
直到粒子群全部粒子最优适应度值达到预先设定的精度或迭代次数达到最大，结束；当前获得的粒子群最优粒子位置所对应的三个参数，为最优的节流常数、节流指数和气体释放效率；
所述粒子群初始化，包括：初始化位置、初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置；
所述初始化速度和初始化每个粒子的历史最优位置和全部粒子的最优位置，包括：
由每个粒子的位置模拟远场子波，计算粒子的适应度函数，将得到的适应度值和位置作为该粒子的最优值和历史最优位置；将所有初始化粒子的最优适应度值及其所对应的粒子位置分别作为粒子群的最优值和最优位置。
5.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1至3所述方法中的任一方法。
6.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1至3所述方法中的任一方法的指令。
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Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4108272A (en) * 1977-05-12 1978-08-22 Western Geophysical Co. Of America Rapid fire air gun
WO1994015066A1 (en) * 1992-12-28 1994-07-07 Aktsionernoe Obschestvo Zakrytogo Tipa 'biotekhinvest' Method of extracting gas from fluid-bearing strata
JP2004036164A (ja) * 2002-07-02 2004-02-05 Japan Science & Technology Corp 構造物の振動制御方法および振動制御装置
CN101241192A (zh) * 2007-02-06 2008-08-13 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 一种消除***近场子波虚反射的方法
CN103018779A (zh) * 2012-11-30 2013-04-03 中国石油大学(北京) 一种海上地震勘探***震源子波模拟方法及***
CN103245973A (zh) * 2012-02-07 2013-08-14 中国石油天然气集团公司 一种消除海上地震数据海浪噪声干扰的方法
CN103454672A (zh) * 2013-05-23 2013-12-18 中国海洋石油总公司 一种海上地震勘探***阵列震源三维空间组合方法
CN103852782A (zh) * 2012-11-30 2014-06-11 中国石油天然气集团公司 一种确定最佳***阵列的方法
CN104062678A (zh) * 2014-06-27 2014-09-24 中国海洋石油总公司 一种优化***阵列的方法和装置
CN104849747A (zh) * 2015-05-19 2015-08-19 中国海洋石油总公司 一种优化***阵列的方法和装置
CN108061915A (zh) * 2016-11-09 2018-05-22 中国石油化工股份有限公司 一种***子波模拟方法
CN108427139A (zh) * 2018-02-07 2018-08-21 中国海洋大学 一种利用***震源气泡效应实现拓频的方法
CN108594302A (zh) * 2018-07-26 2018-09-28 广州海洋地质调查局 一种地震子波的提取方法及处理终端
CN108646297A (zh) * 2018-06-05 2018-10-12 中国石油天然气集团有限公司 海洋***震源远场子波模拟方法及装置
CN110687617A (zh) * 2019-08-26 2020-01-14 中国海洋大学 一种地震勘探***阵列远场子波模拟方法、脸谱评价方法及装置
CN112285779A (zh) * 2020-10-29 2021-01-29 中国海洋石油集团有限公司 一种基于垂直缆的子波空间测量方法及***

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4108272A (en) * 1977-05-12 1978-08-22 Western Geophysical Co. Of America Rapid fire air gun
WO1994015066A1 (en) * 1992-12-28 1994-07-07 Aktsionernoe Obschestvo Zakrytogo Tipa 'biotekhinvest' Method of extracting gas from fluid-bearing strata
JP2004036164A (ja) * 2002-07-02 2004-02-05 Japan Science & Technology Corp 構造物の振動制御方法および振動制御装置
CN101241192A (zh) * 2007-02-06 2008-08-13 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 一种消除***近场子波虚反射的方法
CN103245973A (zh) * 2012-02-07 2013-08-14 中国石油天然气集团公司 一种消除海上地震数据海浪噪声干扰的方法
CN103018779A (zh) * 2012-11-30 2013-04-03 中国石油大学(北京) 一种海上地震勘探***震源子波模拟方法及***
CN103852782A (zh) * 2012-11-30 2014-06-11 中国石油天然气集团公司 一种确定最佳***阵列的方法
CN103454672A (zh) * 2013-05-23 2013-12-18 中国海洋石油总公司 一种海上地震勘探***阵列震源三维空间组合方法
CN104062678A (zh) * 2014-06-27 2014-09-24 中国海洋石油总公司 一种优化***阵列的方法和装置
CN104849747A (zh) * 2015-05-19 2015-08-19 中国海洋石油总公司 一种优化***阵列的方法和装置
CN108061915A (zh) * 2016-11-09 2018-05-22 中国石油化工股份有限公司 一种***子波模拟方法
CN108427139A (zh) * 2018-02-07 2018-08-21 中国海洋大学 一种利用***震源气泡效应实现拓频的方法
CN108646297A (zh) * 2018-06-05 2018-10-12 中国石油天然气集团有限公司 海洋***震源远场子波模拟方法及装置
CN108594302A (zh) * 2018-07-26 2018-09-28 广州海洋地质调查局 一种地震子波的提取方法及处理终端
CN110687617A (zh) * 2019-08-26 2020-01-14 中国海洋大学 一种地震勘探***阵列远场子波模拟方法、脸谱评价方法及装置
CN112285779A (zh) * 2020-10-29 2021-01-29 中国海洋石油集团有限公司 一种基于垂直缆的子波空间测量方法及***

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Air-gun signature modelling considering the influence of mechanical structure factors;Li, G., Liu, Z., Wang, J., & Cao, M;《 Journal of Geophysics and Engineering》;第11卷(第2期);1-3 *
computation from near-field measurements including interactions.《Geophysics》.1982,第47卷(第10期),1413-1421. *
Simulation and verification of an air-gun array wavelet in time-frequency domain based on van der waals gas equation;Zhang, D., Liu, H. S., Xing, L., Li, Q. Q., Liu, X. Q;《Applied Geophysics》;第17卷(第5期);736-746 *
Ziolkowski, A., Parkes, G., Hatton, L., & Haugland, T.The signature of an air gun array *
基于近场测量***阵列远场子波模拟软件研发;倪成洲;陈浩林;牛宏轩;;《物探装备》;第18卷(第01期);12-14 *
***阵列远场子波模拟与应用;陈浩林;倪成洲;邢筱君;李晓东;李希波;韦秀波;刘原英;袁学东;;《石油地球物理勘探》;第43卷(第06期);624-626 *
海上***阵列震源子波数值模拟研究;李绪宣;温书亮;顾汉明;杨凯;王建花;;《中国海上油气》;第21卷(第04期);216-219 *
海上***震源阵列优化组合设计与应用;李绪宣;王建花;张金淼;顾汉明;;《石油学报》;第33卷(第S1期);143-145 *

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