A comparative analysis of particle swarm optimization (PSO) and very fast simulated annealing (VFSA) inversion techniques for self‐potential (SP) anomalies

2010 ◽  
Author(s):  
Vishal Das ◽  
Arnab Ghosal ◽  
Shalivahan ◽  
Bimalendu B. Bhattacharya
2019 ◽  
Author(s):  
◽  
Soledad Rocío Lagos

El procesamiento de las señales microsísmicas registradas durante procesos de fracturación hidráulica tiene como principales objetivos contribuir a aumentar la eficiencia de éstos en términos de producción de hidrocarburos y su control frente a los posibles riesgos asociados. En ese contexto, resulta necesario contar con estrategias de procesamiento de señales confiables y eficientes que permitan llevar a cabo o supervisar estas tareas. En esta Tesis se presenta un conjunto de métodos para el tratamiento de la información microsísmica, especialmente en escenarios de monitoreo de pozo, que representa la geometría de adquisición empleada en la mayoría de los casos. En primer lugar, se presentan herramientas de preacondicionamiento de las señales que consisten en la orientación de los sensores de pozo aprovechando la energía de las mismas, y en la calibración del modelo de velocidades a partir de la información de pozo disponible asumiendo medios anisótropos. Luego, se presentan modificaciones realizadas a herramientas preexistentes para la detección de eventos microsísmicos y la determinación de tiempos de arribo. En particular, se detallan las adaptaciones propuestas con el fin de identificar automáticamente las distintas fases asociadas a un evento y realizar estimaciones confiables de la dirección de procedencia de la energía. Por otra parte, se describe el enfoque adoptado para llevar a cabo la estimación de las coordenadas espacio-temporales de los eventos microsísmicos registrados. Por último, se presenta un método para la estimación de magnitudes momento de eventos microsísmicos por medio del ajuste de modelos a los espectros de amplitud de los stacks de todas las fases disponibles. Varios de los métodos mencionados son planteados como problemas de optimización que, dado su carácter no lineal y la complejidad de las ecuaciones que los caracterizan, se resuelven por medio de los algoritmos de optimización globales Very Fast Simulated Annealing y Particle Swarm Optimization. Todas las herramientas presentadas fueron adaptadas o diseñadas e implementadas computacionalmente mediante códigos en lenguaje Fortran. Además, han sido utilizadas en datos de campo registrados durante procesos de fracturación hidráulica llevados a cabo en la República Argentina y constituyen métodos útiles para el procesamiento de datos microsísmicos de pozo o la supervisión y evaluación de resultados de terceros.


2021 ◽  
Vol 28 (6) ◽  
pp. 1797-1812
Author(s):  
Yi-jian Luo ◽  
Yi-an Cui ◽  
Jing Xie ◽  
He-shun-zi Lu ◽  
Jian-xin Liu

2011 ◽  
Vol 274 ◽  
pp. 101-111 ◽  
Author(s):  
Norelislam Elhami ◽  
Rachid Ellaia ◽  
Mhamed Itmi

This paper presents a new methodology for the Reliability Based Particle Swarm Optimization with Simulated Annealing. The reliability analysis procedure couple traditional and modified first and second order reliability methods, in rectangular plates modelled by an Assumed Modes approach. Both reliability methods are applicable to the implicit limit state functions through numerical models, like those based on the Assumed Mode Method. For traditional reliability approaches, the algorithms FORM and SORM use a Newton-Raphson procedure for estimate design point. In modified approaches, the algorithms are based on heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing Optimization. Numerical applications in static, dynamic and stability problems are used to illustrate the applicability and effectiveness of proposed methodology. These examples consist in a rectangular plates subjected to in-plane external loads, material and geometrical parameters which are considered as random variables. The results show that the predicted reliability levels are accurate to evaluate simultaneously various implicit limit state functions with respect to static, dynamic and stability criterions.


2008 ◽  
Author(s):  
V. Naudet ◽  
J. L. Fernández‐Martínez ◽  
E. García‐Gonzalo ◽  
J. P. Fernández‐Álvarez

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