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刘高村王绪本袁崇鑫李德伟谢卓良 《物探化探计算技术》2023,(4):484-496
传统大地电磁反演通常是基于确定性梯度的迭代求解,不仅需要大量时间计算雅可比矩阵,还依赖于初始模型的输入和正则化因子等参数的设置。近年来学者们不断引入机器学习方法以试图改善大地电磁反演,该方法不需要计算雅可比矩阵,不用输入初始模型,训练好的网络仅需几毫秒就可实现反演成像。这里利用Google团队提出的Transformer神经网络经典框架搭建大地电磁数据和模型之间的映射网络,以9240组正演数据为样本,对Transformer网络参数进行训练。采用南非开源大地电磁数据,实现了由视电阻率图像到电阻率模型的反演成像。研究表明:①经训练后的Transformer网络可以较准确的反映出异常体位置和大小;②网络实现了简单的矩阵并行化运算,大幅度提高训练的效率,且成像效率高于传统的反演。 相似文献
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利用一维正则化反演进行大地电磁测深数据拟二维反演解释 总被引：1，自引：0，他引：1
大地电磁测深的反演问题是不适定的,其反演结果不稳定,且具有非唯一性。通过在目标函数中采用正则化方法,可以使得不适定反演问题具有稳定的反演结果,并改善解的稳定性和非唯一性问题。为了提高野外大地电磁测深数据的处理效率和初步解释的精度,提出了大地电磁测深数据的一维正则化反演进行拟二维反演解释方法。这里所述的大地电磁测深一维反演解释,与以往的解释方法不同,其思路首先用Bostick反演的深度来控制层参数,使反演计算的模型参数仅存在电阻率;最后采用阻尼高斯-牛顿算法进行反演计算,并将Bostick反演结果作为反演计算的初始模型。通过模型试算,结果表明其处理速度快、解释直观,对野外大地电磁测深数据进行初步反演解释是可行的。 相似文献
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大地电磁反演问题通常表述为目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性,局部和全局方法都不能实现快速全局优化[4].针对局部线性方法易使解陷入局部极值,严重依赖初始模型,而传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、早熟收敛等问题.这里引进一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码广义遗传算法.该算法利用拟网格法初始种群和综合交叉策略,克服了早熟收敛现象,从而提高了遗传寻优的效率.理论模型反演与其它方法比较,结果说明遗传算法具有不依赖初始模型,不容易陷入局部极小,多点多路径概率搜索,以及隐合并行性等优点. 相似文献
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为研究音频大地电磁法对隐伏溶洞的识别效果,针对无充填、半充填、全充填三种溶洞模型,分别采用Bostick和Occam TE、TM、TE+TM三种模式进行一维反演,将一维反演结果作为初始模型进行正则化二维NLGG反演,将二维反演成果图与溶洞地质模型进行对比分析研究,在其基础上筛选出最能反映不同溶洞模型形态的优选反演组合方式。将研究成果应用于松桃县黔龙洞进行验证,结果反演剖面圈定的溶洞异常与溶洞实际位置、埋深、规模等特征具有较好对应关系,证明音频大地电磁法对隐伏溶洞的识别能力较强。研究成果对岩溶区隐伏溶洞的勘查具有借鉴意义。 相似文献
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基于改进差分进化算法的阵列侧向测井反演 总被引：1，自引：0，他引：1
针对阵列侧向测井反演受给定初值影响的问题,将阵列侧向测井反演问题转化为无约束的非线性全局优化问题,提出了一种基于改进差分进化反演的新方法。在30次随机计算中改进差分进化算法与差分进化算法相比,其寻优成功率可以达到93.3%,平均进化代数为差分进化代数的1/8,其最优适应度也仅为差分进化最优适应度的一半。通过对阵列侧向模型进行反演计算,表明该算法满足电测井反演的需求。改进差分进化方法可有效地解决传统优化方法反演结果对初值的依赖性问题。 相似文献
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为避免传统线性反演过程中极度依赖初始模型的选取、易陷入局部最优解的问题,在综合研究现有地球物理非线性反演方法的基础上,引入了非线性领域群体智能算法—差分进化算法,并以电测深方法为例,建立起了差分进化算法的非线性反演模型,通过对所建模型试算及实测数据验证,证实该方法具有反演速度快、精度高等优点,并可推广应用于二维或三维电测深反演理论之中。最后将该算法在内蒙古某多金属矿勘查中进行了实际推广,取得了较好的效果。 相似文献
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正演数值模拟是反演成像的基础。为了实现磁法勘探精细化反演成像与定量解释,本文利用把一个大问题分解为多个小问题的思路,提出一种基于泊松方程的高效、高精度空间波数混合域二度体磁异常数值模拟方法。该方法利用傅里叶变换把二度体磁位偏微分方程转换为一维常微分方程,并采用基于二次插值的一维有限单元法求解该方程,进而通过反傅里叶变换得到空间域磁异常。在模型算例中,分别设计截面为矩形的常磁化率和变磁化率二度体模型,针对本文算法的计算精度和计算效率进行了验证。模型算例结果表明：该算法计算精度高,相对误差绝对值均小于1%;计算速度快,网格节点剖分2 501×2 501的模型模拟时间为4.18 s;适用于任意复杂地形模型。 相似文献
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自然电位法是一种成本低廉,野外观测操作简便的天然源地球物理勘探方法。自然电位数据反演具有病态和非线性的特征。常规反演算法分为局部优化类和全局搜索类,但基于梯度运算的局部优化算法难以求得全局最优解且反演效果依赖于初始模型的构建,而传统全局搜索算法又存在收敛速度慢,易陷入局部极值和不稳定的缺点。基于此,对一种新的全局优化策略(麻雀搜索算法)进行改进,通过混沌映射叠加反向学习策略初始化麻雀种群,再依随机概率使用Levy飞行策略更新麻雀个体位置来进一步提升算法对于解空间的探索能力和增强算法跳出局部极值的可能性。将改进前后的麻雀搜索算法分别应用于合成自然电位数据(不含与含10%、30%的随机噪声)与来自印度和法国的实测数据的反演解释中以对比检验改进算法的反演效果。理论测试结果表明：麻雀搜索算法(SSA)在无噪声干扰下的垂直圆柱和倾斜板模型数据反演误差为0.42%和0.25%,相同情况下改进麻雀搜索算法(ISSA)的反演误差为0.06%和0.07%,改进后算法拟合精度提高到3～7倍,对比目标函数收敛曲线图中ISSA的收敛速度与收敛精度都要明显优于SSA;SSA反演参数的稳定性、精度和异常响应曲线拟... 相似文献
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波阻抗反演中的全局寻优策略 总被引：1，自引：1，他引：1
针对常规基于模型的波阻抗反演方法严重依赖于初始模型的选择和易陷入局部最优等局限性，提出了一种新的全局寻优策略。该反演策略是在常规测井约束反演的框架中加入一定次数的遗传全局搜索机制。如果迭代过程一旦陷入局部最优解；就可以把已经形成的局部最优解作为寻优的新起点，在此基础上进行全局遗传寻优，搜索更优的反演结果。通过模型数值计算和实际资料处理，表明该反演策略具有跳出初始模型控制的优良性能和良好的实际反演效果。 相似文献
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Using a genetic algorithm for 3-D inversion of gravity data in Fuerteventura (Canary Islands) 总被引：2，自引：0，他引：2
The use of genetic algorithms in geophysical inverse problems is a relatively recent development and offers many advantages in dealing with the non-linearity inherent in such applications. We have implemented a genetic algorithm to efficiently invert a set of gravity data. Employing several fixed density contrasts, this algorithm determines the geometry of the sources of the anomaly gravity field in a 3-D context. The genetic algorithms, based on Darwins theory of evolution, seek the optimum solution from an initial population of models, working with a set of parameters by means of modifications in successive iterations or generations. This searching method traditionally consists of three operators (selection, crossover and mutation) acting on each generation, but we have added a further one, which smoothes the obtained models. In this way, we have designed an efficient inversion gravity method, confirmed by both a synthetic example and a real data set from the island of Fuerteventura. In the latter case, we identify crustal structures related to the origin and evolution of the island. The results show a clear correlation between the sources of gravity field in the model and the three volcanic complexes recognized in Fuerteventura by other geological studies. 相似文献
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电阻率法可用于地表浅层的探测,也可用于对动态地下目标进行监测。对于监测数据的反演,不同数据集的单独反演存在一定缺陷,为此本文在常规电阻率反演算法的基础上,推导了时移电阻率反演公式,实现了时移反演算法程序;为了论证时移反演算法对动态地下目标成像的优越性,建立一组多个正演模型,利用模拟数据进行单独反演和时移反演,并对比两种方法的结果。研究表明,尽管两种算法都能圈定动态地下目标体,但时移反演算法可以消除不同观测数据集中所包含的随机误差,减少假异常的出现。 相似文献
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近些年来,深度学习网络的兴起极大地推动了人工智能技术在地震数据处理、反演以及解译等领域的应用.地震波阻抗反演是石油地震勘探领域的一项关键技术,其反演精度在圈定油气储层构造中起到非常重要的作用.提出了一种基于数据驱动时间卷积网络（temporal convolution network,TCN）模型的地震波阻抗反演方法,旨在无需建立初始反演模型,直接利用工区的少量测井标签数据,以地震振幅数据为输入,将波阻抗反演转化为时间序列建模任务,最终输出地下模型的阻抗信息.采用Marmousi2数据集对基于TCN的波阻抗反演模型进行训练、验证和测试,结果显示,在测试集上该模型预测结果的皮尔逊系数和决定系数分别达到97.92%和95.95%,并对远离训练区域的波阻抗信息预测有着良好的泛化性,且在预测时间和预测精度等方面都要明显优于前人的相关研究工作.上述结果表明,TCN时间序列深度学习模型在复杂地层波阻抗反演中具有一定优越性和应用前景,为地震波阻抗反演提供了新思路. 相似文献
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在地下水渗流场、应力场、损伤场的耦合作用下更易造成隧道围岩坍塌或涌水等灾害。首先,将围岩材料视作各向同性连续介质,基于Drucker-Prager准则建立岩石弹塑性损伤本构模型,采用完全隐式返回映射算法实现弹塑性损伤本构方程的数值求解。其次,以上述研究为基础根据岩石处于弹塑性状态时渗透系数动态演化公式,建立岩石弹塑性应力-渗流-损伤耦合模型,并给出三场耦合情况下的数值求解迭代方法。针对耦合模型中涉及参数较多且不易测定的问题,基于差异进化算法原理建立智能反分析方法,对耦合模型中的损伤参数进行反演。最后,利用C++语言编制相应的岩石弹塑性应力-渗流-损伤耦合程序和参数反演程序,利用所编程序进行以下计算:(1)对智能反分析程序的性能、正确性进行分析,对比不同差异策略、交叉因子、变异因子的反演精度和收敛速度。(2)分别采用弹性模型和弹塑性损伤模型进行隧道围岩位移场、应力场的计算。(3)不考虑力学作用的情况下进行孔隙水压力、渗流量的计算。(4)采用所建耦合模型计算得到隧道围岩应力场、渗流场以及损伤场的相互影响规律。研究结果表明,基于差异进化算法的智能反分析程序能够较好地解决耦合模型中损伤参数不易确定的难题,为实际工程中获得不易测定的计算参数提供了有效的方法,同时所建立的耦合模型通过应力、渗流和损伤的相互作用更能够真实地反映出岩石材料的宏观破坏现象,所编计算程序能够模拟地下水渗流场、应力场、损伤场之间的耦合特性,为受地下水影响严重的工程建设提供了方法,研究结论为后期对实际隧道工程进行耦合计算奠定基础。 相似文献