基于粒子群优化算法的AVAF反演方法

岩石物理实验和实际观测研究表明,纵波速度的频散现象通常都与地层的含气性有着密切的关系,它是纵波反射系数随频率变化所导致的.但是,传统的AVA反演方法忽略了这种速度频散现象,因此引入了误差,增加了含气预测的风险.本文我们提出了一种适用于频变反射系数和速度频散的反演方法,采用传播矩阵方程来进行正演模拟.而考虑到加入频散信息的AVAF反演问题具有高度的非线性特征,我们基于粒子群优化(PSO)算法来进行AVAF反演.经过模型与实际数据的测试证明,我们的反演方法适用于包含频散信息的地震数据,且具有一定的抗噪性,即使是在含噪数据下,也能够挖掘出数据中的纵波速度频散信息,为之后利用纵波速度的频散规律来解释储层含气性提供可靠的依据.     

基于粒子群优化算法的叠前角道集子波反演

本文探讨了粒子群优化(PSO)算法在叠前地震角道集子波反演中的应用.在基本最优PSO算法的基础上,提出了对粒子更新速度进行平滑滤波的改进最优粒子群算法.由于代表子波的粒子的维数较大,如果粒子的各维元素相互独立,将导致粒子速度更新紊乱,影响搜索速度.通过对粒子速度进行三点均值滤波,加强了单个粒子各维元素的相互联系,并防止了粒子速度逃逸,使粒子更快地向有利于最优解的位置收敛.该方法应用于叠前角道集子波的反演中,取得了较好的子波反演效果,证明了本文方法的有效性.     

基于粒子群算法的四川长宁地区印支构造界面反演

为减少密度界面重力反演的非唯一性,文中对经典粒子群算法的初值模型和参数设定进行优化,并通过理论模型验证其有效性。基于该改进算法,采用长宁科考的多条实测重力剖面数据反演计算了长宁地区印支密度界面的深度,并结合界面起伏形态分析该地区的构造特征及其与地震的关系。研究结果表明,经优化的粒子群算法全局搜寻最优解的性能稳定,深度误差更小。对长宁地区印支密度界面的反演显示,该界面总体呈现中间隆起、四周凹陷的特征,深度介于0.3～3.3km,与前人的结果基本一致,文中所得结果的细节更精细。研究区东侧界面的凹陷程度显著大于西侧,界面隆起部分对应长宁-双河复式大背斜,深度介于0.3～1.9km,背斜核部受到构造运动的抬升侵蚀作用导致古老地层出露地表。大背斜北翼处的界面较南翼陡峻,呈条带状分布的北翼浅层地震发震位置与界面起伏具有高相关性,地震多发生在印支界面剧烈起伏处;呈团状分布的南翼浅层地震发震位置处的印支界面存在明显凹陷。文中的反演结果为该地区地震构造环境研究提供了基础信息,也是后续多层密度界面模型的重要参考。     

粒子群-梯度算法在频率域地震波形反演中的应用

本文将优化领域应用较广的全局随机非线性粒子群算法与局部迭代梯度法相结合,构造了一种粒子群-梯度算法,并将其应用于频率域波形速度结构反演.数值实验结果表明,粒子群-梯度算法能继承梯度法快速收敛和粒子群法全局寻优的特点,适用于频率域波形反演问题,算法具有一定的抗噪能力,无论在计算精度还是在降低解的非唯一性方面,都有较明显的改善.     

利用改进的粒子群算法反演视震源时间函数

视震源时间函数的提取是研究震源参数的重要途径. 本文提出了利用改进的粒子群(PSO)算法反演视震源时间函数的方法, 以水平线方法得到的结果作为PSO算法的初值, 并对PSO算法的惯性因子和学习因子进行改进, 提高计算效率. 采用改进的PSO算法对模拟数据进行了反演计算, 并与映射Landweber反褶积(PLD)方法和遗传算法(GA)进行了对比分析. 结果表明, 相对于PLD方法, 改进的PSO算法反演结果与真实结果误差更小; 相对于遗传算法, 改进的PSO算法计算效率提高了5倍以上. 最后, 利用改进的算法对2005年10月8日巴基斯坦克什米尔M_W7.6地震的P波视震源时间函数进行了提取, 结果表明此次地震P波视震源时间函数在25 s之内, 震源沿西北向破裂. 该结果与张勇等的结果一致.     

改进蜂群算法及其在面波频散曲线反演中的应用

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.

     

渭河盆地断裂活动速率的粒子群算法反演

渭河盆地是我国典型的断陷盆地,是中国大陆地裂缝活动、地面沉降活动最剧烈的地区之一.本文利用2004-2007年间的GPS数据,采用粒子群算法与位错理论模型相结合,对渭河盆地主要断裂的三维滑动速率进行了反演计算分析.结果表明:(1)断裂活动性质与地质测量方法获得的结果基本一致:除韩城—华县断裂以张裂为主外,渭河盆地主要断裂均以正倾滑为主,并具有走滑特征,呈张裂的运动趋势;(2)从滑动速率来看,秦岭北侧大断裂速率最大,可达4.5 mm/a.固关—宝鸡断裂活动最小,活动速率仅为1 mm/a左右;(3)在趋势上与现有的地质资料基本一致,以EW向断裂活动最强,NE方向较强,而NW方向较弱,并且分布上呈现南强北弱的特征.     

基于带压缩因子粒子群算法标定设计反应谱

粒子群优化算法是模拟群体智能所建立起来的一种全局优化算法,在解决多参数非线性函数的优化问题上具有良好的性能,为了有更好的收敛精度和更快的收敛速度,本文构建了带有压缩因子的粒子群算法,可用于设计反应谱的标定.利用这一方法可给出第一拐点周期、特征周期、平台值和衰减指数等刻画设计反应谱特征的参数值.本文以埃尔森特罗台(El ...     

基于局部优化粒子群算法的背景噪声反演

从背景噪声中提取瑞雷波频散曲线并通过反演获得地下横波速度结构已被广泛应用于大尺度的地下结构探测和小尺度的工程勘探中.基于频散函数的反演目标函数可以有效解决多阶模频散曲线联合反演的模式误判问题, 然而其广泛分布的局部极值导致更为严重的多解性, 在大范围的参数搜索空间下很难获得最优解, 需要搭配全局搜索性能强的优化算法.本文提出局部优化粒子群算法(PSOG), 通过粒子迭代过程中引入局部优化方法提高种群多样性, 避免陷入局部极值并加快收敛速度.为验证新算法的有效性, 结合基于久期函数的目标函数对理论合成数据进行反演, 结果表明, 局部优化粒子群算法比传统算法的稳定性与准确性都有显著提高.处理了上海苏州河地区的背景噪声数据, 成功地对古河道切割造成的软弱层进行成像.PSOG算法与新型反演目标函数的结合在背景噪声勘探的工程应用上具有巨大潜力.

     

团体粒子群与最大能量串行融合算法转换波静校正

估计转换波的静校正量是一个复杂的非线性问题,常规的线性静校正方法无法取得好的效果.粒子群算法是一种很好的非线性全局最优化方法,但其缺点是"早熟"现象严重.最大能量法是一种常规求取静校正量的方法,局部寻优能力强且收敛速度快是其优点,但是当地震记录含有大的静校正量时易收敛于局部极值.本文在标准粒子群算法的基础上发展出了一种改进的粒子群算法:团体粒子群算法.并且通过对Rastrigin函数的寻优实验证明了其全局寻优能力优于标准粒子群算法.同时为了解决转换波静校正问题串行融合了团体粒子群算法和最大能量法.最后,建立了含一个水平反射层的模型并合成地震记录,加入随机值作为检波点静校正量.对合成的地震数据分别利用团体粒子群和最大能量的串行融合算法、标准粒子群算法和最大能量法求取静校正量并进行静校正.结果证明串行融合算法得到的静校正量与理论值误差很小,静校正后的叠加剖面连续性较好.     

波动方程反演的全局优化方法研究

复杂介质波动方程反演是地球物理研究中的重要问题,通常表述为特定目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性.局部和全局优化方法都不能实现快速全局优化.本文概述了地震波勘探反演问题的理论基础和研究进展,阐述了反演中优化问题的解决方法和面临的困难,并提出了一种确定性全局优化的新方法.通过在优化参数空间识别并划分局部优化解及其附近区域,只需有限次参数空间划分过程就能发现所有局部解（集合）;基于复杂目标函数多尺度结构分析,提出多尺度参数空间分区优化方法的研究方向.该方法收敛速度快,优化结果不依赖初始解的选取,是对非线性全局优化问题的一个新探索.     

基于粒子群优化的多目标体中梯电阻率异常反演

在采用中梯装置的电阻率剖面法应用中,特别是在环境、水文和工程等领域,经常遇到需要对多个异常目标体进行快速定位以便及时进行相应处理的情况.利用倾斜椭球体来近似模拟这些电阻率异常目标体,使得正演计算可以采用解析表达式来实现,提高正演计算的时效性.相应的地球物理模型也可简化为由椭球体个数、中心点位置、倾角、轴径以及电阻率等参数构成的粒子,多个粒子组成的粒子群在粒子群优化算法的控制下在给定的搜索空间中并行地搜索最优模型.通过对粒子群优化算法参数的合理设计,利用其良好的全局与局部均衡的搜索能力实现对多个异常目标体的同时反演.数值实验结果表明该反演方法能有效实现对多个目标体的同时反演,计算速度快、反演拟合精度较高、同时具有一定的抗噪音能力.快速的多目标体反演,可以实时准确的定量解译中梯剖面法圈定的异常目标体,较好地满足工程等领域的高时效性要求.     

基于粒子群优化的双力偶模型振幅谱反演方法及应用

发展了一种基于全波形振幅谱的频率域双力偶震源机制反演方法. 通过理论振幅谱与观测振幅谱的拟合搜寻断层面参数, 基于粒子群优化算法可以在较短的时间内得到稳定可靠的解． 数值试验表明, 在定位误差较大, 以及台站布局较差的情况下, 振幅谱反演仍可较为准确地得到震源机制, 并且由此计算得到的最优震源深度仍比较接近真实的震源位置． 使用该方法用2010年5月17日渤海ML4.0地震的震源机制进行了检验, 结果与加权P波初动解非常一致． 应用该方法对山东半岛及近海地区2003——2010年14次MLge;4.0地震震源机制进行了估计．      

基于粒子群算法的俯冲带三维有效弹性厚度反演

岩石圈有效弹性厚度是表征岩石圈力学性质的参数,其反映了岩石圈挠曲变形的特征.本文在传统二维挠曲模型的基础上,提出了适用于俯冲及碰撞带的三维薄板挠曲模型.并发展了基于粒子群算法的俯冲带三维有效弹性厚度反演方法.该方法适用于挠曲参数存在横向差异的俯冲-碰撞带.最后利用该方法反演了马尼拉海沟处岩石圈的有效弹性厚度,结果显示：南海中央海盆岩石圈的有效弹性厚度随着距洋中脊距离的增加而增大;马尼拉海沟轴部弯矩在洋中脊两侧呈分段性变化,这表明南海俯冲板片在深部撕裂可能对浅部的挠曲形态产生影响.

     

A 27‐point scheme for a 3D frequency‐domain scalar wave equation based on an average‐derivative method

Based on an average‐derivative method and optimization techniques, a 27‐point scheme for a 3D frequency‐domain scalar wave equation is developed. Compared to the rotated‐coordinate approach, the average‐derivative optimal method is not only concise but also applies to equal and unequal directional sampling intervals. The resulting 27‐point scheme uses a 27‐point operator to approximate spatial derivatives and the mass acceleration term. The coefficients are determined by minimizing phase velocity dispersion errors and the resultant optimal coefficients depend on ratios of directional sampling intervals. Compared to the classical 7‐point scheme, the number of grid points per shortest wavelength is reduced from approximately 13 to approximately 4 by this 27‐point optimal scheme for equal directional sampling intervals and unequal directional sampling intervals as well. Two numerical examples are presented to demonstrate the theoretical analysis. The average‐derivative algorithm is also extended to a 3D frequency‐domain viscous scalar wave equation.     

二维波动方程参数反演的微分进化算法

利用微分进化算法进行二维波动方程参数反演的研究.微分进化算法属于全局最优化算法,具有鲁棒性强、收敛速度快、计算精度高的优点.把参数反演问题转化为非线性优化问题,通过保持在解空间不同区域中各个点的搜索,以最大的概率找到问题的全局最优解.同时还进行了数值模拟,结果令人满意.     

Improvements on particle swarm optimization algorithm for velocity calibration in microseismic monitoring

In this paper,we apply particle swarm optimization(PSO),an artificial intelligence technique,to velocity calibration in microseismic monitoring.We ran simulations with four 1-D layered velocity models and three different initial model ranges.The results using the basic PSO algorithm were reliable and accurate for simple models,but unsuccessful for complex models.We propose the staged shrinkage strategy(SSS) for the PSO algorithm.The SSS-PSO algorithm produced robust inversion results and had a fast convergence rate.We investigated the effects of PSO's velocity clamping factor in terms of the algorithm reliability and computational efficiency.The velocity clamping factor had little impact on the reliability and efficiency of basic PSO,whereas it had a large effect on the efficiency of SSS-PSO.Reassuringly,SSS-PSO exhibits marginal reliability fluctuations,which suggests that it can be confidently implemented.     

全空间条件下矿井瞬变电磁法粒子群优化反演研究

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.     

基于粒子群优化的理论变异函数拟合方法研究

变异函数是地统计学中区域化变量空间结构分析和空间局部插值的主要分析工具.理论变异函数模型的获取是地质统计学中的基础性工作,它是了解区域化变量的变异特征、进一步对地质统计学计算的必要环节.针对现有的理论变异函数的拟合方法,如人工拟合法、线性规划拟合法、加权多项式拟合法、目标规划拟合法等的不足之处,充分利用粒子群优化算法在求解非线性优化问题时具有的全局寻优的特点,提出基于粒子群优化的理论变异函数拟合方法.在实例应用中,分别利用粒子群优化算法和加权多项式拟合方法进行理论变异函数拟合,交叉验证结果表明粒子群优化算法预测精度较高,具有较强的稳健性.