本申请涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种地层电阻率和极化率的确定方法和装置。
背景技术
在油气勘探过程中，常常需要先确定目标区域的地层电阻率和极化率，再根据目标区域中不同区域的地层电阻率和极化率的差异情况，从区域中寻找到可能存储有油气的区域。例如，通常存储有油气的区域与围岩的极化特性差异会明显小于存储有金属矿藏的区域与围岩的极化特性。
目前，为了确定目标区域的地层电阻率和极化率，往往会利用优化目标函数的方法对所获取的时频电磁观测数据进行优化求解，以得到符合要求的数据作为地层电阻率和极化率。但是受限于优化求解的机理，基于现有方法进行具体求解时，往往容易陷入求解局部极小值，而无法搜寻确定全局最小值，导致最终得到的结果数据的准确度往往相对较差。此外，现有方法(例如退火反演法等)本身算法结构较为复杂，收敛较慢，在实现时，表现为处理速度相对较慢。综上可知，现有方法具体实施时往往存在处理速度慢、准确度差的技术问题。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种地层电阻率和极化率的确定方法和装置，以解决现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题，达到了兼顾处理效率，精确确定目标区域的地层电阻率和极化率的技术效果。
本申请实施例提供了一种地层电阻率和极化率的确定方法，包括：
获取目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料；
根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量；
根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解；
根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，根据所述地质背景资料，确定搜索轨迹参数，包括：
根据所述地质背景资料，确定目标区域的地层层数；
利用高斯分布函数生成所述搜索方向导数向量，其中，所述搜索方向导数向量的向量长度等于所述目标区域的地层层数；
根据所述目标区域的地层层数，确定所述时间积分步长、所述变化增量。
在一个实施方式中，根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解，包括：
按照以下公式确定所述第二参数解中的数据：
x1(i)＝x0(i)+dx*w(i)
其中，x1(i)为第二参数解中编号为i的数据，x0(i)为第一参数解中编号为i的数据，dx为变化增量，w(i)为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i为第一参数解中数据的编号。
在一个实施方式中，根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，包括：
根据所述第一参数解、所述时频电磁观测数据，确定第一目标函数数据；根据所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，确定第二目标函数数据；
根据所述第一目标函数数据、所述第二目标函数数据，确定目标函数导数；
根据所述目标函数导数、所述第一参数解、所述搜索方向导数向量、所述时间积分步长，确定第三参数解；
根据所述第三参数解、所述目标函数导数，修改搜索轨迹参数。
在一个实施方式中，根据所述第一参数解、所述时频电磁观测数据，确定第一目标函数数据，包括：
按照以下公式确定第一目标函数数据：
其中，f1(x0(i))为第一目标函数数据中第一参数解中编号为i的数据的目标函数数据，x0(i)为第一参数解中编号为i的数据，i为第一参数解中数据的编号，xj为编号为i的数据内编号为j的元素，j为编号为i的数据内元素的编号，dj为时频电磁观测数据中编号为j的观测数据，f(xj)为编号为i的数据内编号为j的元素的观数据测，m为观测数据的个数，std为观测数据的相对噪声系数。
在一个实施方式中，根据所述目标函数导数、所述第一参数解、所述搜索方向导数向量、所述时间积分步长，确定第三参数解，包括：
按照以下公式确定第三参数解中的数据：
x2(i)＝x0(i)-h*w(i)*df01*n
其中，x2(i)为第三参数解中编号为i的数据，x0(i)为第一参数解中编号为i的数据，h为时间积分步长，w(i)为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i为第一参数解中数据的编号，df01为目标函数导数，n为搜索方向导数向量的向量长度。
在一个实施方式中，根据所述第三参数解、所述目标函数导数，修改搜索轨迹参数，包括：
根据所述第三参数解，确定第三目标函数数据；
根据所述第一目标函数数据、所述目标函数导数，确定目标函数特征参数；
根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述时间积分步长、所述变化增量，得到修改后的时间积分步长、修改后的变化增量。
在一个实施方式中，根据所述第一目标函数数据、所述目标函数导数，确定目标函数特征参数，包括：
按照以下公式确定所述目标函数特征参数：
fvs＝f0+dx*abs(df01)
其中，fvs为目标函数特征参数，f0为第一目标函数数据，dx为变化增量，df01为目标函数导数。
在一个实施方式中，根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述时间积分步长，包括：
比较所述第三目标函数数据与所述目标函数特征参数的大小；
在确定所述第三目标函数数据大于等于所述目标函数特征参数的情况下，减小所述时间积分步长；
在确定所述第三目标函数数据小于所述目标函数特征参数的情况下，增大所述时间积分步长。
在一个实施方式中，根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述变化增量，包括：
根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，计算修改指示参数；
比较所述修改指示参数与0的大小；
在确定所述修改指示参数大于0的情况下，减小所述变化增量；
在确定所述修改指示参数小于0的情况下，增大所述变化增量；
在确定所述修改指示参数等于0的情况下，保持所述变化增量的数值不变。
在一个实施方式中，根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，计算修改指示参数，包括：
按照以下公式计算所述修改指示参数：
其中，g为修改指示参数，fvs为目标函数特征参数，f2为第三目标函数数据。
在一个实施方式中，根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，包括：
利用高斯分布函数，生成随机向量，其中，所述随机向量的向量长度与所述搜索方向导数向量的向量长度相同；
根据所述第三参数解、所述修改后的搜索轨迹参数，确定第四参数解，并将所述第四参数解作为所述目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，根据所述第三参数解、所述修改后的搜索轨迹参数，确定第四参数解，包括：
按照以下公式确定第四参数解中的数据：
x3(i)＝x2(i)-noise*sqrt(h′)*w(i)
其中，x3(i)为第四参数解中编号为i的数据，x2(i)为第三参数解中编号为i的数据，h′为修改后的时间积分步长，w(i)为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i为第一参数解中数据的编号，noise为白噪声系数。
在一个实施方式中，在确定第四参数解后，所述方法还包括：
根据所述第四参数解，确定第四目标函数数据；
根据所述第四目标函数数据、所述第一目标函数数据，确定准确度参数；
根据所述准确度参数，对所述搜索轨迹参数进行第二次修改；
根据第二修改后的搜索轨迹参数，确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，根据所述第四目标函数数据、所述第一目标函数数据，确定准确度参数，包括：
按照以下公式确定准确度参数：
g′＝f3-f0-100*noise2
其中，g′为准确度参数，f3为第三目标函数数据，f0为第一目标函数数据，noise为白噪声系数。
在一个实施方式中，根据所述准确度参数，对所述搜索轨迹参数进行第二次修改，包括：
比较所述准确度参数与0的大小；
在确定所述准确度参数大于0的情况下，减小所述搜索轨迹参数中的时间积分步长。
在一个实施方式中，在根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率后，所述方法还包括：
根据所述目标区域的地层电阻率和极化率，确定出目标区域中地层电阻率和极化率的差异程度大于阈值程度的区域作为油气区域；
对所述油气区域进行油气勘探。
本申请实施例还提供了一种地层电阻率和极化率的确定装置，包括：
获取模块，用于获取目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料；
第一确定模块，用于根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量；
第二确定模块，用于根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解；
修改模块，用于根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现获取目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料；根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量；根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解；根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在本申请实施例中，通过利用随机微分算法的机理，先根据基于第一参数解和搜索轨迹参数所确定的第二参数解对搜索轨迹参数进行修改，再根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，因而解决了现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题，达到了兼顾处理效率，精确确定目标区域的地层电阻率和极化率的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本申请实施方式提供的地层电阻率和极化率的确定方法的处理流程图；
图2是根据本申请实施方式提供的地层电阻率和极化率的确定装置的组成结构图；
图3是基于本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法的电子设备组成结构示意图；
图4是在一个场景示例中应用本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法和装置获得的地层电阻率的剖面示意图；
图5是在一个场景示例中应用本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法和装置获得的地层极化率的剖面示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
考虑到现有的地层电阻率和极化率的确定方法往往是利用优化目标函数的方法通过求解线性方程组逐步迭代确定出一个最优解作为地层电阻率和极化率。但是受限于现有方法的实现机理，具体求解时，容易陷入求解局部极小值，而无法搜寻确定全局最小值，导致最终求解得到的结果数据的准确度往往相对较差。此外，现有方法由于本身所采用的算法结构较为复杂，收敛相对较慢，导致在实现时，处理速度相对较慢。针对产生上述技术问题的根本原因，本申请考虑可以集合随机微分算法的相关机理，通过利用初始的第一参数解和搜索轨迹参数确定出第二参数解；再根据第二参数解，以及相关的导数信息对搜索轨迹参数进行相应的修改，以得到效果相对更好，准确性更高、更容易收敛的轨迹参数以确定目标区域的地层电阻率和极化率，从而解决了现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题，达到了兼顾处理效率，精确确定目标区域的地层电阻率和极化率的技术效果。
基于上述思考思路，本申请实施例提供了一种地层电阻率和极化率的确定方法。具体请参阅图1所示的根据本申请实施方式提供的地层电阻率和极化率的确定方法的处理流程图。本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法，具体实施时，可以包括以下步骤。
在本实施方式中，考虑到现有的地层电阻率和极化率的确定方法在反演求解的过程中，由于反演本身就是一个欠定问题，造成得到的解往往是非唯一的，存在多解性问题。现有方法在具体反演求解时，通常会将反演近似为线性问题，进而采用线性优化算法进行反演求解，导致容易陷入局部最小，进而导致反演得到的解与真实数据差异相对较大。当然，现有方法也有采用非线性优化算法(例如线性化迭代、共轭梯度法、遗传算法、模拟退火算法等等)进行反演求解的，这样虽然区别于线性算法，能够进行全局寻优，但是由于反演过程中存在着一些不确定因素，例如随机因素等，会导致反演得到的解也存在不确定性，降低了求解的精确度。进一步的，在反演求解地层电阻率和极化率时，由于在利用所获取的目标区域的时频电磁观测数据反演有极化或电阻异常的参数以确定油气区域的过程中，现有的反演方法所存在的非唯一性和不确定性会更加显著，导致获取准确的地层电阻率和极化率的难度较大。为了降低上述利用时频电磁观测数据反演地层电阻率和极化率时存在的不确定性和唯一性，以提高反演精度，考虑可以基于随机微分的机理，通过一阶随机微分方程生成或修改反演过程所使用的搜索轨迹，以得到搜索效果更好的搜索轨迹，再根据新的搜索轨迹进行反演求解，以高效、准确地搜索并确定出全局最优解作为地层电阻率和极化率。
s11：获取目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料。
在本实施方式中，上述目标区域的时频电磁观测数据(也称实测数据)具体可以是理解为通过大功率时频电磁法采集得到的目标区域的实测的时频电场数据和/或时频磁场数据。
在一个实施方式中，通过大功率时频电磁法获取目标区域的时频电磁观测数据，具体实施时，可以包括以下内容：通过预先布设在目标区域的导线源在目标区域的地面上激发产生多种不同频率的方波；通过与上述导线源平行的测线上的测点采集基于上述方波形成的时频电场数据(记为ex)和/或时频磁场数据(记为hz)。其中，上述导线源具体可以是形状为水平长形的导线源。
在本实施方式中，需要说明的是，具体实施时可以将测线上的测点所采集的时频电场数据和时频磁场数据一起作为上述目标区域的时频电磁数据；也可以根据具体情况和需要将测线上的测点所采集的时频电场数据和时频磁场数据中的一种作为目标区域的时频电磁数据。对此，本申请不作限定。
在一个实施方式中，在获取目标区域的时频电磁数据后，为了进一步提高后续处理的精确度，可以根据具体情况先对所获取的目标区域的时频电磁数据进行截取。具体的，在获取目标区域的时频电磁观测数据后，所述方法还可以包括以下内容：从所述时频电磁观测数据中截取指定频率范围的数据作为所述目标区域的时频电磁观测数据，其中，所述指定频率范围为大于等于0.01hz，且小于等于100hz。当然，需要说明的是，上述所列举逇指定频率范围只是为了更好地说明本申请实施方式。具体实施时，根据具体情况和施工要求也可以选择其他频率范围作为上述指定频率范围。对此，本申请不作限定。
在本实施方式中，上述地质背景资料具体可以理解为目标区域的地质数据记录、目标区域的测井数据、目标区域的地震数据等等。当然，上述所列举的目标区域的地质背景资料只是为了更好地说明本申请实施方式。对于地质背景资料的具体内容，本申请不作限定。
s12：根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量。
在本实施方式中，上述第一参数解具体可以理解为反演求解过程的初始解。其中，上述第一参数解具体可以包括有多个数据(或称模型参数)，每个数据又分别包括有多个元素，每一个元素分别对应于目标区域中的一个测点位置处的地层电阻率和极化率(参数)。
在本实施方式中，上述搜索轨迹参数具体可以理解为用于基于第一参数解逐步搜索接近较为准确的全局最优解，即目标区域的地层电阻率和极化率的方向依据。
在本实施方式中，上述搜索轨迹参数至少包括以下参数：搜索方向导数向量、时间积分步长(即为h)、变化增量(即为dx)等等。当然，需要说明的是，上述所列举的参数只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体情况和施工要求还可以引入其他种类的参数作为上述搜索轨迹参数。对此，本申请不作限定。
在一个实施方式中，上述根据所述地质背景资料，确定搜索轨迹参数，具体实施时，可以包括以下内容：
s1：根据所述地质背景资料，确定目标区域的地层层数(即为n)；
s2：利用高斯分布函数生成所述搜索方向导数向量，其中，所述搜索方向导数向量的向量长度等于所述目标区域的地层层数；
s3：根据所述目标区域的地层层数，确定所述时间积分步长、所述变化增量。
在本实施方式中，根据所涉及到的目标区域的地层层数，时间积分步长h的取值范围具体可以设置为10-9至10-7之间，变化增量dx的取值范围具体可以设置为10-9至10-7之间。当然，需要说明的是，上述所列举的时间积分步长的取值范围、变化增量的取值范围只是一种示意性说明。具体实施时，还可以根据具体情况和施工要求选择其他合适的数值范围作为上述时间积分步长的取值范围、变化增量的取值范围。
在本实施方式中，上述利用高斯分布函数生成所述搜索方向导数向量，具体可以包括：利用高斯分布函数生成向量长度等于所述目标区域的地层层数(即n)的向量w作为上述搜索方向导数向量(也称初始搜索反向导数向量)。
在一个实施方式中，上述根据所述地质背景资料，确定第一参数解，具体实施时，可以包括以下内容：根据所述目标区域的地层层数确定初始解中的参数个数(即待反演求解的未知参数的参数个数)；根据上述初始解中的参数个数，生成相应的初始解x0作为第一参数解。
在一个实施方式中，在根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数后，所述方法还包括：根据所述地质背景资料确定其他的求解参数。其中，上述其他的求解参数可以包括以下至少之一：反演循环的迭代次数ni、反演搜索路径数ntraj、白噪声系数(或称初始白噪声系数)noise、单次迭代停止的相对误差tolrel、单次迭代停止的绝对误差tolabs、参数解的极大值(或称模型参数的极大值)xmax、参数解的极小值(或称模型参数的极小值)xmin、模型参数矩阵xntraj、目标函数矩阵funntraj、搜索路径循环数id、反演循环迭代次数it等等。当然，需要说明的是，上述所列举的其他的求解参数只是一种示意性说明。具体实施时，还可以根据具体情况和要求引入其他类型的参数。对此，本申请不作限定。
在一个实施方式中，具体实施时，上述反演循环的迭代次数的取值范围具体可以设置为20至50之间。上述反演搜索路径数的取值范围具体可以设置为3至20之间。上述白噪声系数可以设置为1。上述单次迭代停止的相对误差的取值范围可以设置为0.01至0.05之间。上述单次迭代停止的绝对误差的取值范围可以设置为0.001至0.005之间。上述第一参数解具体可以为长度为n的向量。相应的，上述参数解的极大值、参数解的极小值具体可以为长度为n的向量，模型参数矩阵的维数可以表示为n×ntraj，目标函数矩阵的维数可以表示为ntraj。初始时，上述搜索路径循环数可以设为1，反演循环迭代次数可以设为1。当然，需要说明的是，上述所列举的数值范围只是一种示意性说明，不应构成对本申请的不当限定。
s13：根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解。
在一个实施方式中，根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解具体可以理解为，以第一参数解这个初始解作为起始值，根据搜索轨迹参数中的搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量等参数反演求解得到下一个更加准确的数值解作为第二参数解。
在一个实施方式中，上述根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解，具体实施时，可以包括：
按照以下公式确定所述第二参数解中的数据：
x1(i)＝x0(i)+dx*w(i)
其中，x1(i)具体可以表示为第二参数解中编号为i的数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，dx具体可以表示为变化增量，w(i)为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号。
s14：根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在本实施方式中，所确定得到的上述目标区域的地层电阻率和极化率具体可以理解为目标区域中测点位置处的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，为了能够更加快速、准确地进行全局搜索，以找到全局最小值参数解作为目标区域的地层电阻率和极化率，可以根据所确定的第二参数解，结合第一参数解和时频电磁观测数据对搜索轨迹参数中的搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量等相关参数进行相应的修改、调整，以便可以利用修改、调整后的搜索轨迹参数更加高效、准确地确定出最优解作为地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，上述根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，具体实施时，可以包括以下内容：
s1：根据所述第一参数解、所述时频电磁观测数据，确定第一目标函数数据；根据所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，确定第二目标函数数据；
s2：根据所述第一目标函数数据、所述第二目标函数数据，确定目标函数导数；
根据所述目标函数导数、所述第一参数解、所述搜索方向导数向量、所述时间积分步长，确定第三参数解；
s3：根据所述第三参数解、所述目标函数导数，修改搜索轨迹参数。
在本实施方式中，上述第一目标函数数据具体可以用于第一参数解与基于视频电磁观测数据中的观测数据(或实测数据)得到的相关数据(正演观测数据)的差异程度。上述第二目标函数数据具体可以用于第二参数解与基于视频电磁观测数据中的观测数据(或实测数据)得到的相关数据的差异程度。
在一个实施方式中，上述根据所述第一参数解、所述时频电磁观测数据，确定第一目标函数数据，具体实施时，可以包括以下内容：
按照以下公式确定第一目标函数数据：
其中，f1(x0(i))具体可以表示为第一目标函数数据中第一参数解中编号为i的数据的目标函数数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，xj具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素，j具体可以表示为编号为i的数据内元素的编号，dj具体可以表示为时频电磁观测数据中编号为j的观测数据，f(xj)具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素的观数据测，m具体可以表示为观测数据的个数，std具体可以表示为观测数据的相对噪声系数。
在一个实施方式中，上述根据所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，确定第二目标函数数据，具体实施时，可以包括以下内容：
按照以下公式确定第二目标函数数据：
其中，f2(x1(i))具体可以表示为第二目标函数数据中第二参数解中编号为i的数据的目标函数数据，x1(i)具体可以表示为第二参数解中编号为i的数据，i具体可以表示为第二参数解中数据的编号，xj′具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素，j具体可以表示为编号为i的数据内元素的编号，dj具体可以表示为时频电磁观测数据中编号为j的观测数据，f(xj′)具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素的观数据测，m具体可以表示为观测数据的个数，std具体可以表示为观测数据的相对噪声系数。
在一个实施方式中，上述根据所述目标函数导数、所述第一参数解、所述搜索方向导数向量、所述时间积分步长，确定第三参数解，具体实施时，可以包括以下内容：
按照以下公式确定第三参数解中的数据：
x2(i)＝x0(i)-h*w(i)*df01*n
其中，x2(i)具体可以表示为第三参数解中编号为i的数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，h具体可以表示为时间积分步长，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，df01具体可以表示为目标函数导数，n具体可以表示为搜索方向导数向量的向量长度。
在一个实施方式中，上述目标函数导数df01具体可以根据第一目标函数数据、第二目标函数数据确定。具体实施时，可以按照以下公式计算上述目标函数导数：
其中，df01具体可以表示为目标函数导数，f1具体可以表示为第一目标函数数据，f2具体可以表示为第二目标函数数据，dx具体可以表示为变化增量。
在一个实施方式中，上述根据所述第三参数解、所述目标函数导数，修改搜索轨迹参数，具体实施时，可以包括以下内容：
s1：根据所述第三参数解，确定第三目标函数数据；
s2：根据所述第一目标函数数据、所述目标函数导数，确定目标函数特征参数；
s3：根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述时间积分步长、所述变化增量，得到修改后的时间积分步长、修改后的变化增量。
在一个实施方式中，上述根据所述第一目标函数数据、所述目标函数导数，确定目标函数特征参数，具体实施时，可以包括：
按照以下公式确定所述目标函数特征参数：
fvs＝f0+dx*abs(df01)
其中，fvs具体可以表示为目标函数特征参数，f0具体可以表示为第一目标函数数据，dx具体可以表示为变化增量，df01具体可以表示为目标函数导数。
在一个实施方式中，上述根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述时间积分步长，具体实施时，可以包括以下内容：比较所述第三目标函数数据与所述目标函数特征参数的大小；在确定所述第三目标函数数据大于等于所述目标函数特征参数的情况下，减小所述时间积分步长；在确定所述第三目标函数数据小于所述目标函数特征参数的情况下，增大所述时间积分步长。
在一个实施方式中，上述根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述变化增量，具体实施时，可以包括以下内容：根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，计算修改指示参数；比较所述修改指示参数与0的大小；在确定所述修改指示参数大于0的情况下，减小所述变化增量；在确定所述修改指示参数小于0的情况下，增大所述变化增量；在确定所述修改指示参数等于0的情况下，保持所述变化增量的数值不变。
在一个实施方式中，上述根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，计算修改指示参数，具体实施时，可以包括：
按照以下公式计算所述修改指示参数：
其中，g具体可以表示为修改指示参数，fvs具体可以表示为目标函数特征参数，f2具体可以表示为第三目标函数数据。
在本实施方式中，需要说明的是，通过上述方式可以基于第二参数解，结合第一参数解、时频电磁数据等对初始的搜索轨迹参数中的时间积分步长和/或变化增量等参数进行修改、调整，得到效果更好、能够更快收敛到较为准确的全局最优解的修改后的搜索轨迹参数，进而后可以根据上述修改后的搜索轨迹参数更加快速、准确地确定出目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，上述根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，具体实施时，可以包括以下内容：
s1：利用高斯分布函数，生成随机向量(记为u)，其中，所述随机向量的向量长度与所述搜索方向导数向量的向量长度相同；
s2：根据所述第三参数解、所述修改后的搜索轨迹参数，确定第四参数解，并将所述第四参数解作为所述目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，上述根据所述第三参数解、所述修改后的搜索轨迹参数，确定第四参数解，具体实施时，可以包括：
按照以下公式确定第四参数解中的数据：
x3(i)＝x2(i)-noise*sqrt(h′)*w(i)
其中，x3(i)具体可以表示为第四参数解中编号为i的数据，x2(i)具体可以表示为第三参数解中编号为i的数据，h′具体可以表示为修改后的时间积分步长，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，noise为白噪声系数。
在本实施方式中，通过上述方式可以反演求解得到精确度相对较高的全局最小值或者全局最优解，即第四参数解。上述第四参数解与基于实测的时频电磁数据所得到的正演观测数据的差异程度相对较小，因此，可以将上述第四参数解确定为目标区域的地层电阻率和极化率。
在本申请实施例中，相较于现有方法，通过利用随机微分算法的机理，根据基于第一参数解和搜索轨迹参数所确定的第二参数解对搜索轨迹参数进行修改，再根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，因而解决了现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题，达到了兼顾处理效率，精确确定目标区域的地层电阻率和极化率的技术效果。
在一个实施方式中，在确定所述第三目标函数数据大于等于所述目标函数特征参数的情况下，减小所述第一时间积分步长，具体实施时，可以包括：
按照以下方式减小所述第一时间积分步长：
h′＝h*0.5
其中，h′具体可以表示为修改后的第一时间积分步长，h具体可以表示为修改前的第一时间积分步长。
在一个实施方式中，在确定所述第三目标函数数据小于所述目标函数特征参数的情况下，增大所述第一时间积分步长，具体实施时，可以包括：
按照以下方式增大所述第一时间积分步长：
h′＝h*2
其中，h′具体可以表示为修改后的第一时间积分步长，h具体可以表示为修改前的第一时间积分步长。
在一个实施方式中，在确定所述修改指示参数大于0的情况下，减小所述第一变化增量，具体实施时，可以包括：
按照以下方式减小所述第一变化增量：
dx′＝dx*0.5
其中，dx′具体可以表示为修改后的第一变化增量，dx具体可以表示为修改前的第一变化增量。
在一个实施方式中，在确定所述修改指示参数小于0的情况下，增大所述第一变化增量，具体实施时，可以包括：
按照以下方式增大所述第一变化增量：
dx′＝dx*2
其中，dx′具体可以表示为修改后的第一变化增量，dx具体可以表示为修改前的第一变化增量。
在一个实施方式中，为了进一步提高所确定的目标区域的地层电阻率和极化率的准确度，在确定第四参数解后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：
s1：根据所述第四参数解，确定第四目标函数数据；
s2：根据所述第四目标函数数据、所述第一目标函数数据，确定准确度参数；
s3：根据所述准确度参数，对所述搜索轨迹参数进行第二次修改；
s4：根据第二修改后的搜索轨迹参数，确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在本实施方式中，上述准确度参数可以理解为用于指示是否需要对修改后的搜索轨迹参数进行进一步修改的指示参数。
在一个实施方式中，上述根据所述第四目标函数数据、所述第一目标函数数据，确定准确度参数，具体实施时，可以包括：
按照以下公式确定准确度参数：
g′＝f3-f0-100*noise2
其中，g′具体可以表示为准确度参数，f3具体可以表示为第三目标函数数据，f0具体可以表示为第一目标函数数据，noise具体可以表示为白噪声系数。
在一个实施方式中，上述根据所述准确度参数，对所述搜索轨迹参数进行第二次修改，具体实施时，可以包括以下内容：比较所述准确度参数与0的大小；在确定所述准确度参数大于0的情况下，减小所述搜索轨迹参数中的时间积分步长。
在一个实施方式中，在确定所述准确度参数大于0的情况下，减小所述第一搜索轨迹参数搜索轨迹参数中的第一时间积分步长，具体实施时，可以包括：
按照以下方式减小所述第一时间积分步长：
h″＝h′*0.1
其中，h″具体可以表示为第二次修改后的第一时间积分步长，h′具体可以表示为第二次修改前的第一时间积分步长。
在本实施方式中，需要说明的是，在按照上述方法利用修改后的搜索轨迹参数得到地层电阻率和极化率后，进一步的，还可以多次重复上述操作，得到多组地层电阻率和极化率；再计算多组地层电阻率和极化率所对应的目标函数数据，选择目标函数数据最小的一组地层电阻率和极化率作为最终的目标区域的地层电阻率和极化率。这样可以得到准确度更高的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，在根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：
s1：根据所述目标区域的地层电阻率和极化率，确定出目标区域中地层电阻率和极化率的差异程度大于阈值程度的区域作为油气区域；
s2：对所述油气区域进行油气勘探。
在本实施方式中，通常目标区域中的周边区域地层电阻率和极化率出现异常的地方即差异程度较大的区域往往是可能存储有油气的区域，因此，可以将上述区域确定为油气区域，以便后续进行进一步更加具体的油气勘探。
在本实施方式中，上述阈值程度可以根据具体工况和施工要求灵活设定。对此，本申请不作限定。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法，通过利用随机微分算法的机理，根据基于第一参数解和搜索轨迹参数所确定的第二参数解对搜索轨迹参数进行修改，再根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，因而解决了现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题，达到了兼顾处理效率，精确确定目标区域的地层电阻率和极化率的技术效果；还通过对搜索轨迹参数进行多次修改，得到效果更好的搜索轨迹参数，进一步改善了基于多次修改后的搜索轨迹参数所确定的地层电阻率和极化率的准确度。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种地层电阻率和极化率的确定装置，如下面的实施例所述。由于地层电阻率和极化率的确定装置解决问题的原理与地层电阻率和极化率的确定方法相似，因此地层电阻率和极化率的确定装置的实施可以参见地层电阻率和极化率的确定方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图2，是本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定装置的一种组成结构图，该装置具体可以包括：获取模块201、第一确定模块202、第二确定模块203、修改模块204，下面对该结构进行具体说明。
获取模块201，具体可以用于获取目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料；
第一确定模块202，具体可以用于根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量；
第二确定模块203，具体可以用于根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解；
修改模块204，具体可以用于根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，为了能够根据所述地质背景资料，确定搜索轨迹参数，上述第一确定模块202具体可以包括以下结构单元：
第一确定单元，具体可以用于根据所述地质背景资料，确定目标区域的地层层数；
第一生成单元，具体可以用于利用高斯分布函数生成所述搜索方向导数向量，其中，所述搜索方向导数向量的向量长度等于所述目标区域的地层层数；
第二确定单元，具体可以用于根据所述目标区域的地层层数，确定所述时间积分步长、所述变化增量。
在一个实施方式中，上述第二确定模块203具体实施时，可以按照以下公式确定所述第二参数解中的数据：
x1(i)＝x0(i)+dx*w(i)
其中，x1(i)具体可以表示为第二参数解中编号为i的数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，dx具体可以表示为变化增量，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号。
在一个实施方式中，为了能够根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，上述修改模块204具体可以包括以下结构单元：
第三确定单元，具体可以用于根据所述第一参数解、所述时频电磁观测数据，确定第一目标函数数据；根据所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，确定第二目标函数数据；
第四确定单元，具体可以用于根据所述第一目标函数数据、所述第二目标函数数据，确定目标函数导数；
第五确定单元，具体可以用于根据所述目标函数导数、所述第一参数解、所述搜索方向导数向量、所述时间积分步长，确定第三参数解；
修改单元，具体可以用于根据所述第三参数解、所述目标函数导数，修改搜索轨迹参数。
在一个实施方式中，上述第三确定单元具体实施时，可以按照以下公式确定第一目标函数数据：
其中，f1(x0(i))具体可以表示为第一目标函数数据中第一参数解中编号为i的数据的目标函数数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，xj具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素，j具体可以表示为编号为i的数据内元素的编号，dj具体可以表示为时频电磁观测数据中编号为j的观测数据，f(xj)具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素的观数据测，m具体可以表示为观测数据的个数，std具体可以表示为观测数据的相对噪声系数。
在一个实施方式中，上述第三确定单元具体实施时，可以按照以下公式确定第二目标函数数据：
其中，f2(x1(i))具体可以表示为第二目标函数数据中第二参数解中编号为i的数据的目标函数数据，x1(i)具体可以表示为第二参数解中编号为i的数据，i具体可以表示为第二参数解中数据的编号，xj′具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素，j具体可以表示为编号为i的数据内元素的编号，dj具体可以表示为时频电磁观测数据中编号为j的观测数据，f(xj′)具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素的观数据测，m具体可以表示为观测数据的个数，std具体可以表示为观测数据的相对噪声系数。
在一个实施方式中，上述第五确定单元具体实施时，可以按照以下公式确定第三参数解中的数据：
x2(i)＝x0(i)-h*w(i)*df01*n
其中，x2(i)具体可以表示为第三参数解中编号为i的数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，h具体可以表示为时间积分步长，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，df01具体可以表示为目标函数导数，n具体可以表示为搜索方向导数向量的向量长度。
在一个实施方式中，为了能够根据所述第三参数解、所述目标函数导数，修改搜索轨迹参数，上述修改单元具体实施时可以包括以下结构子单元：
第一确定子单元，具体可以用于根据所述第三参数解，确定第三目标函数数据；
第二确定子单元，具体可以用于根据所述第一目标函数数据、所述目标函数导数，确定目标函数特征参数；
修改子单元，具体可以用于根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述时间积分步长、所述变化增量，得到修改后的时间积分步长、修改后的变化增量。
在一个实施方式中，上述第二确定子单元具体实施时，可以按照以下公式确定所述目标函数特征参数：
fvs＝f0+dx*abs(df01)
其中，fvs具体可以表示为目标函数特征参数，f0具体可以表示为第一目标函数数据，dx具体可以表示为变化增量，df01具体可以表示为目标函数导数。
在一个实施方式中，为了能够根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述时间积分步长，上述修改子单元具体实施时，可以按照以下程序执行：比较所述第三目标函数数据与所述目标函数特征参数的大小；在确定所述第三目标函数数据大于等于所述目标函数特征参数的情况下，减小所述时间积分步长；在确定所述第三目标函数数据小于所述目标函数特征参数的情况下，增大所述时间积分步长。
在一个实施方式中，为了能够根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，修改所述搜索轨迹参数中的所述变化增量，上述修改子单元具体实施时，可以按照以下程序执行：根据所述第三目标函数数据、所述目标函数特征参数，计算修改指示参数；比较所述修改指示参数与0的大小；在确定所述修改指示参数大于0的情况下，减小所述变化增量；在确定所述修改指示参数小于0的情况下，增大所述变化增量；在确定所述修改指示参数等于0的情况下，保持所述变化增量的数值不变。
在一个实施方式中，上述修改子单元具体实施时，可以按照以下公式计算所述修改指示参数：
其中，g具体可以表示为修改指示参数，fvs具体可以表示为目标函数特征参数，f2具体可以表示为第三目标函数数据。
在一个实施方式中，为了能够根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，上述修改模块具体还可以包括以下结构单元：
第二生成单元，具体可以用于利用高斯分布函数，生成随机向量，其中，所述随机向量的向量长度与所述搜索方向导数向量的向量长度相同；
第六确定单元，具体可以用于根据所述第三参数解、所述修改后的搜索轨迹参数，确定第四参数解，并将所述第四参数解作为所述目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，上述第六确定单元具体实施时，可以按照以下公式确定第四参数解中的数据：
x3(i)＝x2(i)-noise*sqrt(h′)*w(i)
其中，x3(i)具体可以表示为第四参数解中编号为i的数据，x2(i)具体可以表示为第三参数解中编号为i的数据，h′具体可以表示为修改后的时间积分步长，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，noise为白噪声系数。
在一个实施方式中，为了得到更加准确的目标区域的地层电阻率和极化率，具体实施时，上述装置还可以包括二次修改模块，具体可以用于在确定第四参数解后，根据所述第四参数解，确定第四目标函数数据；根据所述第四目标函数数据、所述第一目标函数数据，确定准确度参数；根据所述准确度参数，对所述搜索轨迹参数进行第二次修改；根据第二修改后的搜索轨迹参数，确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在一个实施方式中，上述二次修改模块具体实施时，可以按照以下公式确定准确度参数：
g′＝f3-f0-100*noise2
其中，g′具体可以表示为准确度参数，f3具体可以表示为第三目标函数数据，f0具体可以表示为第一目标函数数据，noise具体可以表示为白噪声系数。
在一个实施方式中，为了能够根据所述准确度参数，对所述搜索轨迹参数进行第二次修改，上述二次修改模块具体实施时，可以按照以下程序执行：比较所述准确度参数与0的大小；在确定所述准确度参数大于0的情况下，减小所述搜索轨迹参数中的时间积分步长。
在一个实施方式中，为了能够对目标区域进行较为有效的油气勘探，具体实施时，上述装置还可以包括施工模块，其中，上述施工模块具体可以用于根据所述目标区域的地层电阻率和极化率，确定出目标区域中地层电阻率和极化率的差异程度大于阈值程度的区域作为油气区域；对所述油气区域进行油气勘探。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，上述实施方式阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，在本说明书中，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
此外，在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定装置，考虑到了随机微分算法的机理，通过第二确定模块和修改模块根据基于第一参数解和搜索轨迹参数所确定的第二参数解对搜索轨迹参数进行修改，再通过修改模块根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，因而解决了现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题，达到了兼顾处理效率，精确确定目标区域的地层电阻率和极化率的技术效果；还通过二次修改模块对搜索轨迹参数进行多次修改，得到效果更好的搜索轨迹参数，进一步改善了基于多次修改后的搜索轨迹参数所确定的地层电阻率和极化率的准确度。
本申请实施方式还提供了一种电子设备，具体可以参阅图3所示的基于本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法的电子设备组成结构示意图，所述电子设备具体可以包括输入设备31、处理器32、存储器33。其中，所述输入设备31具体可以用于输入目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料。所述处理器32具体可以用于根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量；根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解；根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。所述存储器33具体可以用于存储经输入设备31输入的目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料，以及处理器32生成的中间数据。
在本实施方式中，所述输入设备具体可以是用户和计算机系统之间进行信息交换的主要装置之一。所述输入设备可以包括键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、手写输入板、语音输入装置等；输入设备用于把原始数据和处理这些数的程序输入到计算机中。所述输入设备还可以获取接收其他模块、单元、设备传输过来的数据。所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述存储器具体可以是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。所述存储器可以包括多个层次，在数字系统中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如ram、fifo等；在系统中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、tf卡等。
在本实施方式中，该电子设备具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。
本申请实施方式中还提供了一种基于地层电阻率和极化率的确定方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：获取目标区域的时频电磁观测数据和地质背景资料；
根据所述地质背景资料，确定第一参数解、搜索轨迹参数，其中，所述搜索轨迹参数至少包括：搜索方向导数向量、时间积分步长、变化增量；根据所述第一参数解、所述搜索轨迹参数，确定第二参数解；根据所述第一参数解、所述第二参数解、所述时频电磁观测数据，修改所述搜索轨迹参数，并根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率。
在本实施方式中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、只读存储器(read-onlymemory,rom)、缓存(cache)、硬盘(harddiskdrive,hdd)或者存储卡(memorycard)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。
在本实施方式中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。
在一个具体实施场景示例中，应用本申请实施例的提供地层电阻率和极化率的确定方法和装置对某区域的地层电阻率和极化率进行确定，进而根据所确定的地层电阻率和极化率从该区域中搜索确定的可能存储有油气的油气区域。具体实施过程可以参阅以下内容。
s1：获取目标区域的时频电磁数据(或称实测时频电磁数据)，并依据实测时频电磁数据的发射频率的分布范围和分量类型，选择参加反演的时频电磁数据(即截取指定频率范围的时频电磁数据)。
在本实施方式中，所述的参加反演的时频电磁数据的发射频率的范围具体可以为0.01hz-100hz。所述的参加反演中时频电磁数据的分量具体可以包括：与场源平行的电场分量数据ex和/或与场源垂直的磁场分量数据hz。
s2：确定反演的未知数(即待求解的地层电阻率和极化率)、搜索轨迹参数等初始数据。
在本实施方式中，具体实施时，可以依据目标区域的地质数据记录，确定反演的未知数个数为n。类似的，还可以确定其他的初始数据反演循环迭代次数ni、反演搜索轨迹的路径数ntraj、初始白噪声系数noise、初始时间积分步长(即时间积分步长)h、模型参数变化增量(即变化增量)dx、单次迭代停止的相对误差tolrel、单次迭代停止的绝对误差tolabs、初始模型参数x0、模型参数的极大值xmax、模型参数的极小值xmin、模型参数矩阵xntraj、模拟目标函数值矩阵funntraj、初始搜索路径循环数id、初始反演循环迭代次数it。
在本实施方式中，需要说明的是，所述反演的未知数个数具体可以根据待反演的层地层数n确定。所述反演循环迭代次数ni取值范围具体可以表示为20-50。所述反演搜索轨迹的路径数ntraj取值范围具体可以表示为3-20。所述初始白噪声系数noise取值范围具体可以等于1。所述时间积分步长h取值范围具体可以表示为10-9至10-7。所述模型参数变化增量dx取值范围具体可以表示为10-9至10-7。所述单次迭代停止的相对误差tolrel取值范围具体可以表示为0.01-0.05。所述单次迭代停止的绝对误差tolabs取值范围具体可以表示为0.001-0.005。此外，所述始模型参数x0、模型参数的极大值xmax和模型参数的极小值xmin等具体可以为向量长度为n的向量；模型参数矩阵xntraj的维数具体可以为n×ntraj；模型参数目标函数值funntraj的维数具体可以为ntraj；初始搜索路径循环数id具体可以为1；初始反演循环迭代次数it具体可以为1。
s3：利用高斯分布函数生成向量长度为n的模型参数搜索方向导数向量(即搜索方向导数向量)w，并依据x0(即第一参数解)、dx(即变化增量)和w计算一个新的模型参数向量x1(即第二参数解)。其中，x1是用来计算模型参数的目标函数导数。以便后续可以根据目标函数导数对搜索轨迹参数中的时间积分步长、变化增量等参数进行相应修改和调整。
具体的，可以分别计算针对模型参数向量x0和x1的目标函数值f0(即第一目标函数数据)和f1(第二目标函数数据)。进而可以根据f0、f1计算模型参数向量目标函数值的导数df01。
在本实施方式中，所述的新的模型参数向量x0和x1，模型参数的目标函数值f0和f1，以及目标函数值导数df01具体可以按照以下公式计算：
x1(i)＝x0(i)+dx*w(i)(1)
其中，x1(i)具体可以表示为第二参数解中编号为i的数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，dx具体可以表示为变化增量，w(i)为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号。
其中，f具体可以表示为第一或第二目标函数数据中编号为j的目标函数数据，xj具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素，j具体可以表示为编号为i的数据内元素的编号，dj具体可以表示为时频电磁观测数据中编号为j的观测数据，f(xj)具体可以表示为编号为i的数据内编号为j的元素xj的观数据测，m具体可以表示为观测数据的个数，std具体可以表示为观测数据的相对噪声系数。其中，j的取值范围可以是大于等于1，且小于等于n。
df01＝(f1-f0)/dx(3)
其中，df01具体可以表示为目标函数导数，f1具体可以表示为第一目标函数数据，f2具体可以表示为第二目标函数数据，dx具体可以表示为变化增量。
s4：依据x0、h、df01和w计算一个新的模型参数向量(即第三参数解)x2，并计算模型参数向量x2的目标函数值(即第三目标函数数据)f2，根据参数向量x2的目标函数值，对搜索轨迹参数中的积分步长(即时间积分步长)、模型参数变化增量(即变化增量)进行相应的修改。
在本实施方式中，具体的，可以计算目标函数值f0沿着搜索方向导数向量w的目标函数值fvs(即目标函数的特征参数)。进而可以按照以下规则进行判断和处理：如果fvs小于f2，则积分步长变小，例如按照以下公式减小积分步长：h＝h*0.5；如果fvs小于f2，积则分步长变大，例如按照以下公式增大积分步长：h＝h*2；如果abs(fvs-f2)大于abs(fvs+f2)*10-5/2，则模型参数变化增量dx变小，例如按照以下公式减小模型参数变化增量：dx＝dx*0.5；如果abs(fvs-f2)小于abs(fvs+f2)*10-11/2，则模型参数变化增量dx变大，例如按照以下公式增大模型参数变化增量：dx＝dx*2；否则不更新dx不作修改。
在本实施方式中，用于计算所述新的模型参数向量x2的公式可以表示为如下形式：
x2(i)＝x0(i)-h*w(i)*df01*n(4)
其中，x2(i)具体可以表示为第三参数解中编号为i的数据，x0(i)具体可以表示为第一参数解中编号为i的数据，h具体可以表示为时间积分步长，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，df01具体可以表示为目标函数导数，n具体可以表示为搜索方向导数向量的向量长度。
在本实施方式中，目标函数值f2可以用公式(2)计算，所述的目标函数值f0沿着搜索方向导数向量w的目标函数值fvs计算公式具体可以表示为如下形式：
fvs＝f0+dx*abs(df01)。
s5：用高斯分布函数产生向量长度为n的随机向量u，再依据x2、noise、h和u计算一个新的模型参数向量(即第四参数解)x3，以及模型参数向量x3的目标函数值(即第四目标函数数据)f3，再根据上述f3、f0对搜索轨迹参数进行再次修改。
在本实施方式中，具体的，如果f3-f0＞100*noise*noise，则积分步长变小，例如可以按照以下公式减小积分步长h＝h*0.1，并将x3赋值给x0，将x0赋值给xntraj，xntraj(:,id)＝x0，将f3赋值给funntraj，funntraj(id)＝f3。同时，搜索路径循环数id增加1，id＝id+1，跳转到s3。如果id大于ntraj，则设定id等于零，跳转到s6。
在本实施方式中，所述的新的模型参数向量x3计算公式具体可以表示为如下形式：
x3(i)＝x2(i)-noise*sqrt(h′)*w(i)(6)
其中，x3(i)具体可以表示为第四参数解中编号为i的数据，x2(i)具体可以表示为第三参数解中编号为i的数据，h′具体可以表示为修改后的时间积分步长，w(i)具体可以表示为搜索方向导数向量中编号为i的数据，i具体可以表示为第一参数解中数据的编号，noise为白噪声系数。
其中，所述目标函数值f3具体可以利用公式(2)计算得到。
s6：对模型参数目标函数值funntraj的值按照增序排序，并提取funntraj矩阵的中间值对应的序号i，提取funntraj矩阵的最大值对应的序号j，将xntraj(:,i)赋值给xntraj(:,j)，xntraj(:,j)＝xntraj(:,i)。同时，反演循环迭代次数it增加1，即it＝it+1，跳转到s3；如果it大于ni，跳转到s7。
s7：提取模型目标函数值funntraj矩阵中的最小值对应的序号i，并设定xntraj(:,i)为本反演算法的全局最小，对应的，即为所要求解的最优解(即目标区域的地层电阻率和极化率)，则优化过程停止，完成电阻率或者极化率的反演。
在本实施方式中，可以重复上述s3、s4、s5、s6等步骤，当迭代次数或者拟合误差达到设定的标准时，这样就实现基于随机微分算法的时频电磁法反演技术。
根据所求解得到的目标区域的地层电阻率和极化率，可以分别建立电阻率剖面示意图和极化率剖面示意图，进而可以根据上述电阻率剖面示意图和极化率剖面示意图锁定目标区域中的油气区域，以进行具体的油气勘探。
具体的，可以参阅图4所示的在一个场景示例中应用本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法和装置获得的地层电阻率的剖面示意图(图中，res表示电阻率，elevation表示垂直高度，即y坐标，distance表示水平距离，即x坐标)，以及图5所示的在一个场景示例中应用本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法和装置获得的地层极化率的剖面示意图(图中，chargeability表示极化率，elevation表示垂直高度，即y坐标，distance表示水平距离，即x坐标)。其中，图4中x坐标为6000km(测点号为161点位置)，深度为4500-5000m处地震预测为有利圈闭，在这个位置设计了钻探井。但是随后时频电磁勘探结果显示，这个地方为非含油有利区，不建议钻探。综合图4、图5可以看出在4500-5000m深度，水平距离6km区域范围内，呈现的是低电阻率、低极化率特征，预测为非有利油气目标。随后钻井结果显示，在该深度没有钻遇含油的油层，这个结果与预测结果吻合，说明该处理技术的处理效果非常好。
与现有方法比较可知：本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法是一种基于随机微分算法的时频电磁反演技术，通过对实测电磁数据(即时频电磁数据)进行处理，获得了多次迭代反演后测线下方地下介质电阻率和极化率分布，这些电阻率和极化率信息能够为构造、断层、圈闭的解释提供有利的信息，同时利用电阻率和极化率信息可以对油气圈闭含油气性进行评价。由于基于随机微分算法的时频电磁反演技术的搜索方向由差分的方法确定，自动调整搜索步长，从而克服了模拟退火反演技术的搜索时间长缺点，也克服了遗传算法容易陷入局部极小的缺点，因此基于随机微分算法的时频电磁反演技术所具有计算速度快的特点。本发明成功地应用于实测数据处理中，推动了时频电磁勘探技术的处理技术的进步，为时频电磁法实测数据提取电阻率和极化率信息提供了新的手段和方法，而且该方法还可以用在大地电磁、音频大地电磁等方法的反演问题研究之中。
通过上述场景示例，验证了本申请实施例提供的地层电阻率和极化率的确定方法和装置，通过利用随机微分算法的机理，根据基于第一参数解和搜索轨迹参数所确定的第二参数解对搜索轨迹参数进行修改，再根据修改后的搜索轨迹参数确定目标区域的地层电阻率和极化率，确实解决了现有方法中存在的处理速度慢、准确度差的技术问题。
尽管本申请内容中提到不同的具体实施例，但是，本申请并不局限于必须是行业标准或实施例所描述的情况等，某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、处理、输出、判断方式等的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。
虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
上述实施例阐明的装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，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，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的实施方式包括这些变形和变化而不脱离本申请。