电离层三维层析成像的自适应联合迭代重构算法

在电离层层析成像过程中,联合迭代重构算法是一种常用的反演算法.然而,该算法迭代收敛较慢,反演结果精度不高.为此,本文发展了一种自适应的联合迭代重构算法,该算法利用上一轮的电离层电子密度反演结果,自适应地调整松弛因子和加权参数.通过模拟数据和实测数据对该算法的反演结果进行了验证,并将得到的反演结果与电离层测高仪数据进行了比较,结果表明,该算法能够有效地反演电离层电子密度,且反演结果精度优于常用的联合迭代重构算法.     

高频返回散射扫频电离图的反演

斜向返回探测可以对遥远地区的电离层进行连续监测,是探测电离层的主要手段之一,一般得到返回功率、群路径或时延与频率之间的关系,称为高频返回散射电离图.由于电离图包含了探测路径上电离层状态信息,可以通过对其反演获得电离层结构参数.本文提出了一种新的反演算法,使用模拟退火方法对返回散射扫频电离图前沿进行了反演,并用实际探测数...     

电离层层析重构的一种新算法

自适应联合迭代重构算法是电离层层析成像中一种收敛速度较快的反演算法.然而,在电离层电子密度重构过程中,该方法对迭代初值的精度要求较高.针对上述问题,本文提出了一种约束自适应联合迭代重构算法,该方法通过附加合理的平滑约束,减弱了没有观测信息的格网对迭代初值精度的依赖性,有效地提高了反演结果精度.数值模拟实验和实测数据的反演结果证实了该算法的可行性和在重构精度上的优越性.     

利用高频天波返回散射反演电离层水平不均匀结构

高频天波返回散射探测作为重要的电离层探测手段,能够实现遥远区域电离层空间上的连续监测,探测获取的返回散射扫频电离图显示了探测频率-群路径-回波能量三者之间的关系.由于电离图包含了探测路径上的电离层状态信息,通过对其反演可以实时获取大面积范围的电离层参数.本文提出了一种基于解空间约束的返回散射前沿反演算法,能够重构电离层水平不均匀结构.针对反演非线性问题,采用Newton-Kontorovich方法进行求解,同时又引入了求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,有益于解的稳定性和唯一性.利用模拟数据和实测数据分别对本文建立的算法进行了验证,并与Fridman和Fridman于1994年提出的反演方法进行了对比.结果表明,本文算法反演结果稳定,对返回散射前沿判读误差不敏感,与Fridman和Fridman 1994年方法相比,本文方法对电离层局部精细结构反演更加准确,具有较高的反演精度.本文提出的算法不但能够反演白天和夜间这种电离层较平稳时期的电离层状态,而且对于日出/日落时段等电子浓度分布变化较快情形下的电离层,也有很好的反演效果,表明了该算法在处理复杂多变的实际探测的返回散射电离图中的应用价值.     

利用模拟退火法反演大陆地震位置

为了精确得到大陆地震震源位置,利用模拟退火法对大陆地震参数进行反演,并对改变算法中相关参数后的反演结果进行分析,表明反演精度受降温速度和收敛阈值的影响较大,初始温度只影响迭代次数,模拟退火法在对模型参数进行全局搜索情况下能获得质量较好的最优解。     

利用模拟退火法反演大陆地震位置

为了精确得到大陆地震震源位置，利用模拟退火法对大陆地震参数进行反演，并对改变算法中相关参数后的反演结果进行分析，表明反演精度受降温速度和收敛阈值的影响较大，初始温度只影响迭代次数，模拟退火法在对模型参数进行全局搜索情况下能获得质量较好的最优解。     

用随机启发式优化算法反演2003年云南大姚地震断层面参数的比较研究

基于余震分布确定主震断层面的数学模型,以确定断层面的走向和倾角参数进行计算,研究了遗传算法、模拟退火算法、差分演化算法、粒子群算法等4种最优化反演方法的反演效果和可靠性。结果显示,在涉及到的反演参数较少和非线性不太严重时,4种方法都有较好的表现,差分演化算法、粒子群算法速度快,精度高,遗传算法速度较慢,精度较低,模拟退火由于缺乏并行机制,速度较慢,精度高于遗传算法。余震在求出的断层附近分布图直观地反映出4种方法的效果和可靠性。     

F_1层未充分发展时的电离层剖面反演

垂测电离图反演对研究电离层结构及运动、电离层波传播、空间气象应用等具有重要意义,一直以来受到十分广泛的重视.F_1层未充分发展的回波描迹是垂测电离图中观测到的最多的一种情况,此时垂测描迹上表现为F_1层到F_2层的平滑过渡,而不是F_1层充分发展时出现的尖点,然而现有电离层模型以及反演算法更多的是针对F_1层充分发展情况,即模型剖面在F_1层峰高处近似为抛物形状,此处电子浓度剖面梯度为无穷大,这不符合F_1层未充分发展时的剖面形态,即F_1层剖面未到达抛物顶点处就已经达到该层电子浓度的最大值然后到达F_2层,剖面梯度为一个有限的数值.因此,本文针对垂直探测中经常出现的F_1层未充分发展情况,引入F_1层模型设定临频这一参数,建立了F_1层未充分发展时的基于移位切比雪夫多项式的电离层模型,并从电离层剖面的光滑性考虑,在所建模型的基础上,提出了约束优化F_1层参数、F_2层参数的垂测电离图反演方法.然后,通过仿真分析,从理论上验证了所建电离层模型和反演算法的合理性,并通过反演电子浓度剖面合成的垂测、斜测描迹与实测数据的对比,对反演算法的有效性进行了进一步的试验验证.     

顾及电离层变化的层析反演新算法

区别于以往GPS电离层层析研究主要关注迭代模型的思路,本文从两方面入手提高GPS电离层层析迭代算法的反演精度:一方面,顾及传统电离层层析迭代模型仅与对电子密度误差起放大作用的GPS射线截距权重相关的不足,提出考虑层析像素格网中的电子密度对GPS TEC的贡献建立新的迭代模型,在不同电子密度像素格网内重新分配GPS TEC实测值与其反演值之间的差距;另一方面,顾及电离层层析迭代算法中松弛因子对反演结果的影响,提出考虑电子密度变化构造新的松弛因子,抑制传播噪声对电子密度反演精度的影响.实验结果显示,相对于传统代数重构算法(ART),新方法反演的电离层电子密度剖面更接近于电离层测高仪观测的电子密度剖面,提高了电子密度反演精度.     

基于单台加速度记录的混合全局优化HVSR反演场地浅层速度结构

利用水平与竖向谱比（HVSR）方法反演场地速度结构是国际上迅速发展的研究领域.HVSR反演计算实质是一个土层场地模型空间搜索的全局优化问题，当模型搜索空间的复杂程度增大时，目前常用的搜索算法收敛速度慢，计算效率较低.本文实现了一种结合遗传和模拟退火方法优点的混合全局优化HVSR反演算法，通过理论模型和竖向台阵实测数据的检验，表明该算法能获得很好的反演效果，较好地解决了蒙特卡罗方法收敛速度慢，遗传算法收敛早熟和模拟退火算法搜索效率低的问题.本文在此基础上讨论了单台加速度S波记录用于场地速度结构HVSR反演的适用性，为基于单个地震台的地震观测记录反演浅层速度结构提供了一种高效且较为准确的反演方法.     

Using a hybrid genetic algorithm–simulated annealing algorithm for fuzzy programming of reservoir operation

We present a novel approach for optimizing reservoir operation through fuzzy programming and a hybrid evolution algorithm, i.e. genetic algorithm (GA) with simulated annealing (SA). In the analysis, objectives and constraints of reservoir operation are transformed by fuzzy programming for searching the optimal degree of satisfaction. In the hybrid search procedure, the GA provides a global search and the SA algorithm provides local search. This approach was investigated to search the optimizing operation scheme of Shihmen Reservoir in Taiwan. Monthly inflow data for three years reflecting different hydrological conditions and a consecutive 10‐year period were used. Comparisons were made with the existing M‐5 reservoir operation rules. The results demonstrate that: (1) fuzzy programming could effectively formulate the reservoir operation scheme into degree of satisfaction α among the users and constraints; (2) the hybrid GA‐SA performed much better than the current M‐5 operating rules. Analysis also found the hybrid GA‐SA conducts parallel analyses that increase the probability of finding an optimal solution while reducing computation time for reservoir operation. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

地球物理随机联合反演

基于场方程的地球物理联合反演隐含着两个基本过程:正演的联合与反演的联合。当用遗传算法解决这类问题时,它蕴含着一个反演的随机联合的过程,称之为随机联合反演。借鉴模拟退火和禁区搜索方法的思想,通过对遗传操作对象、操作过程以及迭代过程的改进,使改进后的遗传算法表现较快的收敛速率和良好的全局收敛性;通过模型数据的反演,从理论上证明改进的遗传算法能较好地解决非线性、复杂、大尺度离散反问题,使随机联合反演问题的解决成为可能。     

单相介质AVO反演的精度分析

振幅随偏移距变化（AVO）反演是一个非线性的组合最优化过程，理论上可先将该非线性问题线性化，然后求解线性问题；或者直接利用非线性的模拟退火、遗传算法等方法求解.但无论哪种反演思路，实际中影响其精度的因素很多，因此分析AVO反演中的误差来源对提高反演精度和评价反演方法的可靠性非常重要.本文对能造成反演误差的主要因素，噪音、薄层调谐、地震数据处理中的误差、入射角范围等进行了分析，讨论了这些因素可能对反演结果造成的影响，发现在AVO反演过程中可以从优化参数选择和针对性处理方面来减小这些误差，提高反演精度.     

实数编码遗传算法在大地电磁测深二维反演中的应用

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.     

BFA-CM最优化测井解释方法

最优化测井解释方法能充分利用各种测井资料及地质信息,可以有效地评价复杂岩性油气藏.优化算法的选择是最优化测井解释方法的关键,影响着测井解释结果的准确性.细菌觅食算法(BFA)是新兴的一种智能优化算法,具有较强的全局搜索能力,但在寻优后期收敛速度较慢.复合形算法(CM)局部搜索能力极强,将其与BFA算法相结合构成BFA-CM混合算法,既提高了搜索精度又提高了搜索效率.利用BFA-CM最优化测井解释方法对苏里格致密砂岩储层实际资料进行了处理,计算结果与岩心及薄片分析资料吻合得很好.     

基于不等式约束的三维电阻率探测混合反演方法

三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反演的文献.针对上述问题,融合线性与非线性反演方法的互补优势,提出了最小二乘法(线性方法)与改进遗传算法(非线性方法)相结合的混合反演方法的概念和思想.首先,提出了将介质电阻率变化范围作为不等式约束引入反演方程的思路,以实现压制多解性、提高可靠性的目标.提出了宽松不等式约束和基于钻孔推断的局部严格不等式约束的获取及定义方法.在此基础上,分别提出了基于不等式约束的最小二乘线性反演方法和遗传算法非线性反演方法.其次,对于遗传算法在变异搜索方向控制、初始群体产生等方面进行了改进,优化了其搜索方向和初始群体多样性.然后,提出了混合反演方法及其实现方案,利用改进遗传算法进行第一阶段反演,发挥其对初始模型的依赖程度低的优势,搜索到最优解附近的空间,输出当前最优个体;利用最小二乘法进行第二阶段反演,将遗传算法得到的当前最优个体作为初始模型,在最优解附近空间执行高效率的局部线性搜索,最终实现地电结构的三维成像.最后,开展了合成数据与实际工程算例验证,与传统最小二乘方法进行了对比,发现混合反演方法在压制多解性、摆脱初始模型依赖和提高反演效果方面有较好效果.     

核磁共振双TW测井数据联合反演与流体识别

针对核磁共振测井双TW观测数据分析和流体识别的需要,研究了基于全局搜索的遗传算法和局部搜索的最小二乘法的联合反演算法,实现了核磁共振双TW观测数据处理.首先,研究了饱和油气水岩石物理模型的核磁共振双TW观测模式的测井响应机理;然后,利用全局搜索性能优良的遗传算法, 对核磁共振回波差数据进行了反演,计算出了流体的核磁弛豫性质及其体积;最后,以遗传算法的反演结果为初值, 利用阻尼最小二乘方法对双TW回波串进行更精细的反演,计算出了双TW的T₂分布、孔隙度和流体饱和度.理想模型的合成数据和实际测井资料应用表明,遗传算法与最小二乘方法相结合是一种行之有效的联合反演方法,能较好地实现核磁共振测井双TW观测数据的处理和流体评价.     

邻近算法在微地震震源位置和一维速度模型同时反演中的应用

微地震事件的空间分布可以用来监测水力压裂过程中裂缝的发育情况。因此,震源定位是微震监测中重要的环节。震源定位依赖准确的速度模型,而震源位置和速度模型的耦合易导致线性迭代的同时反演方法陷入局部极小值。邻近算法作为一种非线性全局优化算法,能够最大程度地避免陷入局部最优解。本文将邻近算法应用于单井监测的微震定位和一维速度模型同时反演,首先利用邻近算法搜索一维速度模型,再使用网格搜索方法进行震源定位,并根据定位的走时残差产生新的速度模型,最后通过若干次迭代使其收敛到最优解。理论和实际数据结果均表明该方法能够避免局部最优解,得到较为可靠的震源位置和一维速度模型。