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宽范围物性约束技术容易实现、具有一定容错性,目前已在大地电磁测深（MT）和地震、MT和重力联合反演中实现,但该技术是结合模拟退火算法实现的.差分进化算法（DE）是一种全局优化算法,但该算法在地球物理联合反演领域应用较少.基于此,本文以双种群设置方案为框架改进了DE算法,并提出了基于改进DE算法的宽范围物性约束技术.MT和重力联合反演的模型试验表明：与传统的DE算法相比,改进的DE算法收敛速度更快,寻优能力更强;基于改进DE算法的宽范围物性约束技术可以促进不同岩石物性参数在一定"范围"内实现耦合,既可以利用岩石物性关联的导向作用,又可以发挥优化算法的寻优能力,进而降低地球物理联合反演对先验信息的要求;此外,该技术的实现也验证了宽范围物性约束思想在联合反演领域中的适用性,具有进一步推广至其他优化算法中的潜质. 相似文献
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为进一步提高大地电磁非线性反演的稳定性、运算效率及准确度,将遗传神经网络算法引入大地电磁反演.首先针对大地电磁二维地电模型建立BP（Back Propagation）神经网络基本框架进行学习训练,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;再利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为未知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数.模型实验表明：遗传神经网络算法充分结合了遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性,相比单一神经网络算法,在网络学习训练中提高了解的收敛成功率和计算速度,在反演测试中能更准确地逼近真实模型.将遗传神经网络算法与最小二乘正则化反演进行对比,理论模型和实测数据都验证了遗传神经网络算法在大地电磁反演中的可行性和有效性. 相似文献
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粒子群优化算法（PSO）是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法,在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点.本文在研究常规粒子群优化算法的基础上,对常规的粒子群算法进行了改进,提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略,加快了PSO算法的收敛速度,构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法.在MATLAB 6.5 编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实验,并对大地电磁测深的理论模型和实测数据进行了反演试算,结果表明,阻尼PSO算法不依赖于初始模型、能够搜索到全局极值,不易陷入局部极值,是一种快速有效的地球物理反演方法. 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(1)
目前瞬变电磁测深资料的反演基本局限于一维,且多数是基于最小二乘法,实际上是将非线性问题做线性化处理,再利用迭代的方法逐步逼近最优解,所以在一定程度上会丢失许多细节信息,同时极度依赖初始模型,易陷入局部最优解,而非全局最优解.为提高瞬变电磁测深法的反演解释精度,本文以瞬变电磁测深的一维正演理论为基础,同时针对野外实测资料的特点,建立非线性反演问题的目标函数,考虑到现有非线性反演算法存在的易陷入局部优化和过学习等问题,首次引入了一种当前优化领域的十分新颖且性能优良的智能优化算法——ABC(人工蜂群)算法,来求解反演问题.ABC算法对求解多极值非线性问题优势明显,它不需要了解待求解问题特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,通过单独人工蜂的局部寻优的行为,最终将全局最优值突显出来,具有很快的收敛速度.通过在Matlab平台下对算法参数的详细试算研究,最终确定了一套最佳反演参数,并以二、三、四层的地电模型为例进行了验证.在野外实测资料的反演解释中,经过与实地钻孔资料及其他反演方法的对比分析,表明利用ABC算法建立的瞬变电磁测深一维反演系统具有明显的理论优势和实用价值. 相似文献
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作为全局非线性优化的新方法之一的遗传算法,近年来已从生物工程流行到大地电磁测深资料解释中.然而,大地电磁反演问题具有不适定性,解的非唯一性.通过结合求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,本文采用实数编码遗传算法求解大地电磁二维反演问题.此算法在构建目标函数时引入正则化的思想,利用遗传算法求解最优化问题.常规的基于局部线性化的最优化反演方法易使解陷入局部极小值,而且严重的依赖初始模型的选择.与传统线性化的迭代反演方法相比,实数编码遗传算法能够克服传统方法的不足且能获得更好的反演结果.通过对大地电磁测深理论模型进行计算,结果表明:该算法具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点,可用于大地电磁资料解释. 相似文献
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大地电磁的反演问题是非线性,如果采用线性反演方法容易陷入局部极小,使得反演结果非唯一性严重.本文将人工鱼群算法引入到地球物理反演之中,提出了非线性的大地电磁人工鱼群最优化反演.该方法不需要进行偏导数的求取,可以对反演的范围进行约束,以减小反演结果的非唯一性.同时我们对搜索步长进行了改进,给出适用于大地电磁反演的人工鱼群参数.大量的理论数据试算表明,人工鱼群反演算法能够较好地寻找到全局最优解.实测数据的处理结果表明,该方法可以用来处理实际资料,并且能够取得很好的应用效果. 相似文献
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从CSAMT信号中提取激电信息有利于提高频率域电磁法反演与解释的精度.目前的研究多以线性反演方法为主,存在依赖初始模型、易陷入局部极值的问题.针对CSAMT信号IP提取问题的非线性和非凸特征,本文提出了一种基于柯西分布和惯性权重的二阶段最小构造混合蛙跳反演方法来提取IP信息.该方法首先利用柯西算子取代随机算子来提高算法的全局搜索能力,并通过引入混沌震荡惯性权重来均衡进化过程中的个体经验和群体经验,保证算法后期的稳定收敛;然后通过引入第二阶段反演过程来强化极化率对观测数据的影响,同时将正则化参数引入混合蛙跳算法的适应度函数来改善反演的多解性问题;最后利用CPU并行计算加速了算法的模因组搜索过程.反演结果表明,上述方法能够较好地重构地电结构和提取激电信息,在加噪环境下具有较强的鲁棒性.相比其他非线性算法(标准混合蛙跳算法SFLA,差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO)的反演结果,本文算法具有更强的全局搜索能力和更高的计算效率,适合对微弱的激电信息进行提取. 相似文献
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瑞雷波频散曲线反演的本质是对目标函数求极值的过程.传统的线性局部反演算法容易陷入局部极小值,增加了反演结果的不确定性.粒子群算法作为一种全局非线性优化手段,能够保证各搜索空间内局部寻优的同时,逼近全局最优,保证迭代反演的收敛性.建立含软夹层型地层模型,正演计算得到理论频散曲线,采用粒子群算法反演得到的横波速度与模型高度吻合.同时,在理论频散曲线中加入10%的高斯白噪声,粒子群算法的反演结果仍然具有很好的可靠程度.通过对实测频散曲线的反演表明:粒子群算法在含软夹层型地层的横波速度探测中相对于最小二乘法优势明显,具有很高的应用价值. 相似文献
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文中在于鹏等提出的电阻率和速度随机分布的大地电磁与地震联合反演方法的基础上,将Tikhonov正则化思想引入到联合反演中,加入先验信息进行模型约束,以最小模型为稳定器,采用L曲线方法来确定近似最佳的正则化因子。考虑到线性寻优算法容易陷入局部极小,文中采用非线性的模拟退火方法来实现大地电磁与地震的同步联合反演。通过模型试验的对比分析,我们认为加入有效模型约束的正则化联合反演可以比单纯考虑数据拟合的联合反演和单独反演方法更有效地提高解的稳定性和计算效率,获得更接近实际而且稳定的解。 相似文献
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瞬变电磁圆锥型场源装置有效的减小了线圈间的电感,提高了小装置探测地下浅层的分辨率,但常规反演方法需给定初始模型且反演精度不高.针对瞬变电磁法反演计算问题,通过对粒子群优化算法(PSO)和神经网络算法(BP)分析研究,改进了一种基于神经网络算法Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化(AWPSO)算法.采用标准测试函数对算法进行试算,建立多个理论层状地质模型对该算法进行理论验证,最后在地质资料已知地区开展现场实验.计算结果表明,新提出的算法具有更高的全局搜索寻优能力和收敛速度快、计算精度高,且不需要给定初始模型;实验结果显示实测数据反演结果与高密度电法探测结果吻合,证明该算法能够对瞬变电磁探测数据进行反演计算且精度较高,可以在同类型的浅层探测任务中提供参考. 相似文献
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《应用地球物理》2017,(4)
目前,各种主、被动源瑞雷波勘探方法在近地表探测中扮演着日益重要的角色,利用瑞雷波频散曲线反演可以得到近地表横波速度信息,但是瑞雷波频散曲线反演问题是高度非线性的全局优化问题。为了缓解陷入局部最优解的风险,本文将一种新的全局优化方法一洗牌蛙跳算法引入到瑞雷波频散曲线反演中。洗牌蛙跳算法是一种群智能优化算法,通过模拟青蛙种群的觅食行为来实现最优化问题的求解,具有计算速度快,需要调整的参数少,全局寻优能力强的优点。为了检验洗牌蛙跳算法的可靠性和计算能力,首先对不含噪声和含噪声的四层理论模型进行了反演试算。然后,利用不含噪声数据对洗牌蛙跳算法与粒子群优化算法进行比较分析。最后,对实际数据进行反演,以检验洗牌蛙跳算法的实用性。理论地层模型和实际数据的测试结果表明:洗牌蛙跳算法可以有效地定量解释瑞雷波频散曲线,收敛速度、反演精确总体优于经典粒子群优化算法与改进粒子群优化算法,具有很大的发展潜力。 相似文献
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瞬变电磁反演存在高度的非线性特征,常用的最小二乘等线性反演方法往往对初始模型高度依赖,并且极易陷入局部最优解.本文基于观测数据与模拟数据的L1范数建立目标函数,采用模拟退火非线性全局最优化方法实现瞬变电磁一维反演.初始模型完全随机产生,通过指数函数退温机制模拟系统能量最小实现迭代,通过接收概率函数评价当前模型,实现局部最优解的跳出,最终实现全局最优化求解.通过数值算例发现,无论给定的反演层数等于还是大于设计模型,都可以获得较好的反演效果,因而可以在反演初始就设计较多的层数,实现反演模型的自动拟合;同时,利用含噪声数据反演进一步验证算法的稳定性.最后,对实测数据进行了反演测试,结果与钻孔编录基本一致,表明提出的基于L1范数的模拟退火反演可用于实测数据处理. 相似文献
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煤矿井下矿井瞬变电磁法(MTEM)探测中,电磁场呈全空间分布,全空间瞬变电磁反演是复杂的非线性问题,目前反演计算中全空间响应主要由半空间响应乘以全空间响应系数来得到,导致反演结果中顶板和底板异常(或前方和后方异常)叠加在一起难以分离,造成分辨率下降.论文提出采用粒子群优化算法(PSO)进行全空间MTEM反演,通过理论分析,在常规的粒子群算法基础上提出了一种新的进化公式改进策略,提高了粒子群算法的寻优能力.基于全空间瞬变电磁场理论,编写了粒子群算法反演程序,进行全空间条件下五层含巷道的复杂模型的反演计算.结合某矿井巷道顶板、底板岩层及断层含水性的探测实例,对实测数据进行反演计算和解释,探测结果得到钻探证实.研究表明,改进的粒子群优化算法对理论模型和实际资料的反演拟合程度较高,实现了矿井顶板、底板视电阻率异常的分离,提高了全空间瞬变电磁勘探资料的解释精度和分辨率. 相似文献
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水力压裂是实现深层油气增产的关键技术，压裂储层裂缝扩展监测对于油气田勘探开发具有重要意义.电磁法在裂缝监测中优势明显，但传统反演手段依赖于初始模型和约束条件，且反演精度受限，难以准确表征裂缝参数.为此，本文提出了基于海洋捕食者优化算法(Improved Marine Predators Algorithm, IMPA)的电磁监测裂缝参数识别方法.首先，采用Sobol序列初始化种群，提出阶段差异划分的寻优方式，改进了寻优参数，增加了边界自适应约束条件；然后通过Rastrigin函数测试，验证了算法优化的有效性；最后构建基于面积观测和剖面观测下的水力压裂单缝缝长模型与方位模型，分析了IMPA算法在不同噪声影响下对裂缝参数识别的适用性.结果表明，面积观测裂缝参数反演效果更稳定，反演精度更高，缝长反演相对误差小于0.15%,方位反演绝对误差小于0.04°;剖面观测反演效果受噪声影响程度稍大，缝长反演相对误差小于0.2%,方位反演绝对误差小于0.1°. 相似文献
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