用组合算法逐步提高电阻层析成像的分辨率

电阻层析测量中的软场效应和反演算法中的不适定性,常使作为测量结果的两相流层析图在相界面处呈模糊状态,给分析带来困难。采用迭代的定量性优化算法(如改进牛顿-拉夫逊类MNR算法),其图像分辨率虽较非迭代简单反演算法(如线性反投影LBP算法、灵敏度算法)的结果有改进,但当流型稍微复杂一点尤其当界面纵横交错时,迭代误差可能在某一个局部最优的水平上停留。如直接采用能全局寻优的基于遗传原理的反演算法,因其实际收敛性受到个体解结构中基因数量限制,层析图像的分辨力也受到限制。根据这个问题,本文采用LBP-MNR-GA组合算法层析成像的方法,应用组合算法中各相关算法的各自优点,逐步提取来自测量数据中的信息量,在提高层析图像分辨率上取得了较好的结果。