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反演瑞雷波频散曲线能有效获取地层横波速度和厚度.但由于其高度的非线性、多参数、多极值等特点，传统的全局搜索方法易出现收敛速度慢、早熟收敛及搜索精度低的问题.鉴于此，本文提出并测试了基于萤火虫优化算法（FA）和带惯性权重的蝙蝠优化算法（WBA）的新的瑞雷波频散曲线反演策略.在瑞雷波频散曲线反演中，FA全局搜索能力强，但后期搜索精度低，而WBA局部搜索能力强，搜索精度高，但易出现早熟收敛.故本文将二者结合，提出了一种新的优化策略，称其为WFBA，即在反演前期使用FA，后期使用WBA，很好地解决了FA后期搜索精度低及WBA早熟收敛的问题.本文首先反演了三个典型理论模型的无噪声、含噪声的数据，验证了WFBA对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性.然后将WFBA与WBA、FA单独反演以及不含惯性权重的FBA和粒子群优化算法（PSO）反演的结果进行了对比，说明了WFBA相对于WBA、FA、FBA和PSO具有更稳定、收敛速度更快、求解精度更高等优点.最后，反演了来自美国怀俄明地区的实测资料，检验了WFBA对瑞雷波数据反演的实用性.理论模型试算和实测资料分析表明，WFBA很适用于瑞雷波频散曲线的定量解释，具有很高的实用性价值. 相似文献
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反演瑞雷波频散曲线能有效地获取横波速度和地层厚度,传统的多模式瑞雷波频散曲线反演需要正确的模式判别.然而,当地层中含有低速软弱夹层或高速硬夹层等复杂结构时,瑞雷波可能会出现"模式接吻"和"模式跳跃"等现象,这些现象极易造成模式误判,进而导致错误的反演结果;同时,传统的频散曲线反演方法需要进行求根运算,进而导致现有的瑞雷波非线性反演速度慢,运算时间长.鉴于此,对传统的Haskell-Thomson频散曲线正演模拟算法进行了改进,提出了一种新颖有效的目标函数.该目标函数直接利用实测频散曲线与迭代更新模型频散函数表面形状进行最佳拟合,无需将多模式频散数据归于特定的模式,可有效避免多模式瑞雷波频散曲线反演模式误识别;同时,该目标函数不需要求根运算,进而大大加快了非线性反演速度.基于粒子群优化算法,利用实际工作中经常遇到的3种典型理论地质模型和某一高速公路路基实测资料进行了理论模型试算和实例分析,检验了本文提出的瑞雷波多模式频散曲线反演新方法的有效性和实用性. 相似文献
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本文通过数值模拟研究了介质黏弹性对瑞雷波传播的影响.模拟采用结合了交错Adams-Bashforth时间积分法、应力镜像法和多轴完美匹配层的标准交错网格高阶有限差分方案.通过模拟结果和理论结果对比，测试了方法的精度，验证了结果的正确性.在均匀半空间模型中，分别从波场快照、波形曲线及频散能量图三个角度，对黏弹性介质瑞雷波衰减和频散特性进行了详细分析.两层速度递增模型被用于进一步分析瑞雷波在黏弹性层状介质中的特性.结果表明：由于介质的黏弹性，瑞雷波振幅发生衰减，高频成分比低频成分衰减更剧烈，衰减程度随偏移距增大而增强；瑞雷波相速度发生频散，且随频率增大而增大，频散能量的分辨率有所降低；黏弹性波动方程中的参考频率，不会影响瑞雷波振幅衰减和相速度频散的程度，但决定了黏弹性和弹性介质瑞雷波相速度相等的频率位置.本研究有助于人们更好地理解地球介质中瑞雷波的行为，并为瑞雷波勘探的应用和研究提供了科学和有价值的参考. 相似文献
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应用改进蜂群算法反演面波频散曲线以获得近地表横波速度剖面.蜂群算法属于群智能算法中的一种，灵感来源于蜜蜂群体特定的觅食行为，在该算法的基础上结合粒子群算法中的全局最优解引导思想，同时引入遗传算法中交叉运算操作，即采用基于交叉操作的全局人工蜂群算法对面波频散曲线进行反演研究.改进蜂群算法在继承传统算法精于探索特性的同时，针对其疏于开发的缺陷着重加强了算法对全局的探索能力.使用理论和实测瑞雷波数据，本文研究了改进蜂群算法在推导近地表横波速度分布的有效性和适用性.在反演中，目标函数的收敛性好，改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优；模型参数的概率分布高，即在寻找到全局最优解的同时，能够确保解中每个参数同时达到最优，保证了反演的结果可靠度，使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释中. 相似文献
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