磁测△T剖面自动反演及其结果的迭代修正

本文提出一种磁测△T剖面自动反演系统。该系统由磁异常的直接反演和其结果的迭代修正两部份组成。以无限延深厚板和连续的磁性单界面两种基本模型来近似模拟磁性基底。用七阶维纳线性算子反演出厚板或界面各角点的水平位置X_0,埋深h以及磁性参量J_2等,然后运用马奎特最优拟合方法对反演结果进行进一步的修正,最后给出地下磁性体或磁性界面分布的粗略图像。本方法经理论模型和实际资料的检验,证明方法原理正确,可供实际使用,并具有简便、快速、精度高的特点。     

利用迭代反演方法解决变磁性磁界面反演问题

南海地层岩石磁性在横向上呈现较大差异,而目前常用的磁界面反演方法多是针对常磁性磁界面进行的,若直接将其应用于南海这样磁性差异较大的地区,则反演结果中必定会带进很大误差。通过引入滑动时窗,对较常用的磁界面迭代反演方法进行研究和改进,获取适用于变磁性磁界面深度反演的方法,提供了一个可用于解决此种情况的方法手段。     

遗传算法在起伏地形下磁异常反演的应用

实际的地面磁法勘探往往是在山区进行,所测得的磁测结果也是沿地形起伏分布,这样往往会对磁异常曲线形态产生畸变,因此在起伏地形条件下,对磁测结果进行必要的反演,将会更明确地下目标地质体的位置与形态。本文首先模拟在水平条件下板状体的磁异常剖面曲线,检验算法的正确性,然后模拟在起伏地形下板状体的磁异常剖面曲线,并应用遗传算法对所得异常曲线进行反演并讨论其可行性,加入噪声并对其反演,讨论算法的抗干扰性,最后将其应用至实际找矿项目中。反演的结果表明,该方法在实际应用中具有一定参考作用。     

位场广义线性综合反演系统的建立

以BG理论为基础,首先在重磁异常线性反演中将该理论与吉洪诺夫正则化方法相结合求解地下密度源(或磁源)分布及质心(或磁质心)位置;在重磁非线性反演中结合应用正则化方法和马奎特思想给出一种确定地下密度(或磁性)界面的稳定迭代算法:正则—马奎特法其次研究一种综合多和磁两种异常联合反演既是磁界面也是密度界面的方法。最后,以判断重磁异常是否同源的对应分析为先导,将上述方法综合于一起建立了重磁异常广义线性人机交互式综合反演系统。实际地区的应用已取得较好效果。     

地面磁测在巴西低纬度区铁矿勘查中的应用效果

通过对巴西某铁矿磁异常的处理分析,总结了层控型磁铁石英岩铁矿的磁异常特征,并利用化极与三维反演相结合的数据处理与分析手段,对磁异常携带的磁性体信息进行了更深的剖析和提取,通过化极结果圈定了磁性分布范围,利用三维反演结果确定了磁性体在地下的展布形态,钻孔验证结果充分说明物探推断的准确性.工作区位于低磁纬度区,这里提出的数据处理方法为低磁纬度区磁异常的认识提供了成功实例.     

磁性下界面的正则化反演方法

根据磁异常反演磁性介质下界面,属于非线性问题,一般很难直接求解.本文采用将非线性问题线性化措施,建立起线性离散磁模型,然后应用线性规划的正则算法,设计了迭代求解方案.该方法不要求已知界面起伏的平均深度,只要求假定界面是连续的及磁性沿横向变化.算法便于对解施行物理约束,具有收敛快,精度高的特点.     

基于结构模型的磁性基底反演

常规磁性基底反演方法往往忽略基底磁性变化采用常磁化强度模型,这里分析了其中的局限性,提出了先构建相关搜索重磁三维定量反演技术的变磁化强度模型,然后通过Parker界面反演算法进行基底反演.其中,对反演磁化强度所需磁异常分离采用了小波变换方法,并分析了该方法的关键技术和措施.通过利用该方法对某工区进行了实际资料处理后,得到较好效果.     

板状体磁异常数据反演的PSO算法

粒子群优化(PSO)算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的算法,是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用搜索复杂空间中的最优区域,其优势在于效率高,且又简单易实现。本文讨论了PSO算法用于板状体磁异常数据反演的方法,并与遗传算法(GA)进行了比较。理论和实测磁异常数据反演的结果表明,PSO算法具有更高的找寻最优解效率,是一种很有潜力的位场反演工具。     

矿山深部、边部磁法找矿工作方法和步骤

分析了磁法在老矿山深部、边部找矿中的有利、不利条件,并以磁法在三个老矿山深部、边部找矿中的成功应用为基础,总结出:在老矿区深部、边部进行与磁性矿物有关的金属矿勘查时,高精度磁测、航磁、磁测井、三维定量反演是常规、经济和有效的工作方法;要充分利用已有磁测资料进行重新处理、推断解释;在推断解释引起磁异常的磁性体时,先对已知矿体进行正演,求取剩余磁异常,再精细反演引起剩余磁异常深部、边部矿体的产状和埋深;利用钻孔资料,不断修正反演结果,以扩大深部、边部矿体的范围和规模.上述工作方法和步骤对在老矿山深部、边部寻找与磁性矿物有关的金属矿具有一定的指导意义.     

线性规划法解磁异常反问题

本文在前人工作的基础上,对线性规划法用于磁异常的反演作进一步探讨。提出了运用线性规划法解磁异常反问题的求解步骤:先确定引起异常的地下磁性体质心界限和边界分布范围,然后在此范围内,求磁性物质磁化强度的分布。这样可以使寻求实际磁性体的空间范围缩小,较细致地了解物质在一定范围内的磁性分布。文中对二度及三度异常都做了反演计算,并应用于矿区实例。讨论了方法求解的稳定性,发现利用特定意义下目标函数的极值做为反演信息解释是较稳定的,它并不因原始数据的微小误差而产生较大的变化。     

重磁反演的群体优生遗传算法

重磁反演常具有众多变量,通常的遗传算法编码方式和搜索模式不能适用。采用０—１ 编码群体优生遗传算法,实现了把遗传算法运用于众多变量的重磁反演,使用进化变异能使运算后期顺利收敛,同时更加接近全局极值,取得了良好的实用效果     

Bernstein preprocessing for nonlinear least squares inversion of gravity and magnetic data

Nonlinear, nonlocal and adaptive optimization algorithms, now readily available, as applied to parameter estimation problems, require that the data to be inverted should not be very noisy. If they are so, the algorithm tends to fit them, rather than smoothening the noise component out. Here, use of Bernstein polynomials is proposed to prefilter noise out, before inversion with the help of a sophisticated optimization algorithm. Their properties are described. Inversion of gravity and magnetic data for basement depth estimation, singly and jointly, and without and after Bernstein-preprocessing is conducted to illustrate that the inversion of Bernstein-preprocessed gravity data alone may be slightly superior to the joint inversion of gravity and magnetic data.     

磁异常和梯度的频率域三维成像方法

三维反演在磁数据定量解释中具有重要作用。常用的空间域三维反演方法通常需要大量的正演和反演计算,因此对大规模数据的反演效率较低。三维成像是另一种定性和定量解释磁数据的重要方法。文中给出了一种磁异常与梯度三维成像的频率域迭代方法,该方法可以提高成像效率,适用于大规模数据的快速成像。笔者推导了磁总场异常和异常梯度频率域正演公式和成像公式,并将一种深度尺度因子引入成像公式中,提高了深度精度;笔者采用了迭代优化算法,减小了拟合误差,进一步提高了成像精度。通过理论模型数据试验和中国新疆某金属矿床实测数据,验证了本文方法的有效性、可行性。     

Lemniscate representation for inversion of gravity and magnetic data through nonlocal optimization

A method of representing surfaces and volumes by a set of geometric points and a small set of auxiliary parameters, based on generalization of Bernoulli’s notion of lemniscates is introduced. It provides for easy generation and modification of surfaces and volumes, which could be connected, disjoint or even with very irregular boundaries. This allows solving geophysical inversion problems, without constraining the anomalous volumes to some ideal or simple forms. This is illustrated by the example of joint inversion of gravity and magnetic data sets attributable to two-dimensional anomalous bodies. A nonlocal optimization algorithm calledsegmented Hamming scan is used for inversion. Comparison with nonlinear least-squares algorithm shows the advantages of the chosen approach. The concepts ofdesideratal andprocedural detours are illustrated.     

基于自适应粒子群优化算法的波阻抗反演方法

针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法-自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方向的带权值组合进行全局寻优。该方法搜索速度较快,且具有较强的全局寻优能力。通过函数测试和波阻抗反演的应用,结果表明,自适应粒子群优化算法是一种适应能力较强的全局优化算法,用该方法进行波阻抗反演是可行有效的。      

基于改进差分进化算法的阵列侧向测井反演

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。     

S-wave velocity profiling from refraction microtremor Rayleigh wave dispersion curves via PSO inversion algorithm

The refraction microtremor method has been increasingly used as an appealing tool for investigating near surface S-wave structure. However, inversion, as a main stage in processing refraction microtremor data, is challenging for most local search methods due to its high nonlinearity. With the development of data optimization approaches, fast and easier techniques can be employed for processing geophysical data. Recently, particle swarm optimization algorithm has been used in many fields of studies. Use of particle swarm optimization in geophysical inverse problems is a relatively recent development which offers many advantages in dealing with the nonlinearity inherent in such applications. In this study, the reliability and efficiency of particle swarm optimization algorithm in the inversion of refraction microtremor data were investigated. A new framework was also proposed for the inversion of refraction microtremor Rayleigh wave dispersion curves. First, particle swarm optimization code in MATLAB was developed; then, in order to evaluate the efficiency and stability of proposed algorithm, two noise-free and two noise-corrupted synthetic datasets were inverted. Finally, particle swarm optimization inversion algorithm in refraction microtremor data was applied for geotechnical assessment in a case study in the area in city of Tabriz in northwest of Iran. The S-wave structure in the study area successfully delineated. Then, for evaluation, the estimated Vs profile was compared with downhole data available around of the considered area. It could be concluded that particle swarm optimization inversion algorithm is a suitable technique for inverting microtremor waves.     

白山抽水蓄能泵站地下厂房的岩体力学参数反演

根据白山抽水蓄能泵站地下厂房开挖过程中的变形观测数据,提出了一种基于响应面法的岩体力学参数反演方法。该方法利用响应面函数建立了岩体力学参数与围岩变形之间的非线性关系。通过有限元数值模拟确立了响应面函数中的系数。定义参数反演的目标函数,将参数反演问题转化为优化问题。分别采用拟牛顿优化算法和遗传算法求解参数反演的目标函数,得到了地下厂房的岩体力学参数。根据反演确定的岩体力学参数,对地下厂房围岩的开挖变形进行了数值模拟,研究表明,有限元模拟的地下厂房与现场观测值基本一致,验证了反演方法的有效性。