基于稳健模拟退火-单纯形混合算法的微震定位研究

为提高矿井微震的定位精度,通过模拟试验对比分析常规定位及新方法在定位求解中的适用范围及优缺点,研究反演未知变量数目、检波器的密度、波速等对各自定位方法的影响。基于单纯形法的优点,并结合模拟退火法的全局收敛性,提出采用稳健的模拟退火-单纯形法进行微震定位。研究发现,该方法不必直接搜索发震时刻,只需通过稳健方法预先估算,利用较少的检波器就可进行微震定位,且基本不受初始波速影响,从而大大减少搜索步数,有效地提高定位精度及收敛速度。以柿竹园矿人工爆破定位测试试验为例,重点分析比较模拟退火-单纯形法、稳健模拟退火-单纯形法及其他定位方法的空间绝对距离及目标函数误差,认为检波器数量较多且可获得理想的P波信息时,应用非线性最小二乘法能求出可信的结果;其余定位方法的三维定位误差及目标函数误差相差不大,但稳健模拟退火-单纯形法目标函数误差最小,稳定性最高,可在矿井微震定位中推广使用。     

基于差分进化算法的微震定位

针对传统基于走时微震定位方法存在的定位精度依赖于走时精度问题,提出了改进定位目标函数的差分进化微震定位方法。基于传统微震P波走时定位方法,在定位目标函数中加入了误差加权系数,通过降低初至拾取精度低的微震信号道对定位误差的影响,减弱了初至拾取精度对微震定位的影响;利用差分进化算法,通过种群初始化、变异、交叉和选择等操作,求解改进的微震定位目标函数,实现微震定位;对模型数据和实测数据进行试处理,结果表明：改进的目标函数能明显降低误差较大分量对总误差的贡献;提出的改进定位目标函数的差分进化微震定位方法,在部分微震信号道走时拾取误差较大甚至错误的情况下,能很大程度减弱拾取误差对定位精度的影响,可以获得较好的定位结果。     

缓倾地层微震定位算法探讨及其数值验证

倾斜层状地层中速度模型对于震源精确定位具有重要意义。基于水平层状地层两点间的快速射线追踪法,分析了应力波在倾斜地层中的传播路径及规律。结合网格搜索法,提出了针对倾斜地层的微震定位算法,并与传统的基于单一速度模型的定位算法进行对比分析;探索性地采用了颗粒流理论构建地层数值模型,通过颗粒间的相互作用模拟应力波传播进行定位算法有效性验证。研究结果表明：（1）对于倾斜地层,基于简化弹性波等速传播规律的定位算法精度较差,单一速度模型不能满足复杂介质的定位要求;（2）采用倾斜分层速度模型并改进应力波传播路径的计算方法能有效提高倾斜地层的震源定位精度,同时分析了地层倾角以及地层数对算法精度的影响,表明定位误差与倾角、地层数成正比;（3）通过减小网格搜索法的网格尺寸可在一定程度上提高定位精度,合理的尺寸大小和搜索策略有助于网格搜索法在实际工程中的应用。建立的倾斜地层震源定位及其验证方法可为进一步研究复杂地层定位监测技术提供重要的理论和技术支撑。     

基于快速行进迎风线性插值的微震定位算法研究

准确的微震定位方法是微震监测技术进行岩体稳定性分析的基础,而初至波走时计算方法是决定微震定位精度重要因素之一。引入一种由快速行进法(fast marching methods, FMM)与线性插值射线追踪法(LTI ray tracing)改进而来的线性插值算法,实现了在复杂岩体中相对准确的微震初至走时计算,并在均一速度模型和Marmousi模型中得到了验证。在此基础上,采用常微分方程数值算法中的单步高精度Runge-Kutta法,得到了震源点和传感器之间的射线路径,并在分层和带空洞的岩体模型中验证了其合理性。选取最小二乘法为目标函数,通过寻找目标函数值最小的方式来获得最优节点实现微震定位。在所建立的加入地下硐室的Marmousi岩体模型中,对于预设震源点的定位结果误差分别为1.41、1.00、2.83、1.41、1.41m,验证了所提方法在复杂岩体速度模型中能够实现较准确的微震定位,为进一步提高工程岩体的微震定位精度提供了新思路。     

皮尔逊-Ⅲ型分布曲线的变步长数值积分

通过对皮尔逊-Ⅲ型曲线数值积分的研究,提出了一种新的积分方法——事先确定误差和变步长积分法.其主要思想是先将皮尔逊-Ⅲ型分布曲线的广义积分转换为伽玛函数和常义积分,利用伽玛函数的递推公式和逼近公式计算出伽玛函数值,然后根据预定容许的相对误差和伽玛函数值确定绝对误差,再利用绝对误差确定基本步长,最后建立步长变动函数,使数值积分的步长按照抛物线规律自动增加,同时,充分考虑参数的适应性,以解决小参数收敛慢和大参数数据溢出问题.测试试验结果表明:事先确定误差免去了数值积分的试算过程,变步长积分能显著节省计算机的运行时间,且具有很宽的参数适应范围,在水利工程设计中具有较大的使用价值.     

一种新型有限差分网格剖分方法在大地电磁一维正演中的应用

介绍了有限差分算法在大地电磁测深法中的应用,推导了一维层状介质和连续介质模型下的有限差分算法,提出了一种新的网格剖分方法,并通过两层和三层介质模型的正演计算,验证了算法的正确性以及网格剖分方法的合理性。设计了一种连续介质模型,与两种不同程度近似的多层层状介质模型进行了正演结果的对比,指出了研究连续介质模型正演的必要性。对于连续介质模型,计算中剖分得越详细,其结果越接近真实值,而随着误差的逐渐减小,精确度的提高不再明显,但资源与时间的消耗将大幅增加。因此,无限制地减小网格步长是不必要的。同时,为了兼顾误差大小与网格步长的关系,采用了一种将一次网格剖分进行二次差分计算的方法得到新的结果,使计算结果明显得到了改善。     

下限分析有限单元法的非线性规划求解

下限分析有限单元法将下限定理这一数学变分问题转化为一个数学规划问题,克服了人为构造可静应力场的困难,在实际工程中具有广阔的应用前景。通过有限元离散得到的非线性下限规划模型中包含大量的优化变量与约束条件,常规优化算法难以求解。为此,在分析非线性下限规划模型自身特点的基础上,引入可行弧技术和Wolfe非精确搜索技术改进其优化求解效率。算例分析表明,基于可行弧技术和Wolfe非精确搜索技术,下限分析有限单元法优化求解程序的收敛速度和步长搜索效率得到明显的提升,并且其数值稳定性良好、计算精度较高,可以较好地适应实际工程问题的计算。     

各向异性岩应力-渗流耦合问题的反分析

在岩土工程实践中对于诸如各向异性岩体的应力-渗流耦合分析等复杂问题,建立用于同时确定多类参数的反分析方法具有重要意义。以位移量测信息为基础信息,对基于复变量微分法的优化算法（Levenberg-Marquit法）引入异步长因子矩阵 ,建立同时反演确定初始地应力、围岩性态参数和渗透系数的协同优化变步长反演算法。对不同的参数借助搜索迭代过程,确定不同的步长因子系数。异步长因子矩阵可使在峰值附近不收敛的参数重新选择搜索方向,使其收敛至精确值。算例表明,异步长因子矩阵可成功地用于协调各类参数敏感性之间的差异,从而有效改进多参数耦合反演的收敛性和收敛速度,使算法具有更好的适应性和有效性,为岩土工程的复杂问题的求解提供一种方法。     

磁/惯性组合的钻具重力信息自适应提取

针对随钻测量环境中,捷联在钻具上的微机电系统 (Micro-Electro-Mechanical-System,MEMS)磁强计测量误差大引起钻具方位角严重失真的问题,提出基于磁−惯性黏菌算法(Magnetic Inertial Slime Mould Algorithm,MISMA)的随钻地磁误差在线补偿方法。首先,通过对磁强计输出误差进行分析,建立钻具地磁测量误差补偿模型,并把磁强计误差参数整理为解向量。然后,根据随钻环境下磁−惯性传感器的输出特性,在黏菌算法的基础上,给出理想磁输出数据的目标函数、钻具径切向皮尔逊不等式和磁场模值约束条件,根据陀螺仪数据解耦的地磁数据重新定义上下界,并把目标函数看作为适应度函数,对当前误差参数解向量的适应度值和最佳适应度值分别作差的绝对值与绝对值之和的比值来设计自适应参数控制算法的有界全局搜索范围,以提高MISMA搜索能力和收敛速度,通过设计磁模比来自适应调整随机步长,解决黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)易陷入局部最优的问题,通过计算当前地磁误差参数解向量和最优解向量对应的适应度值,先作归一化处理再作差,同时结合自适应参数值得到地磁误差参数解的深入开发阈值,进一步提高地磁误差参数向量解的质量。最后,对磁强计进行误差补偿,达到提高钻具方位角精度的目的。模拟实验和实钻实验表明,MISMA和SMA相比,在相同迭代次数下适应度值更小,且下降的速度更快,收敛速度提高了37.99%,钻具方位角绝对误差的平均值可保持在2.37°以内。研究可提高煤矿井下捷联在钻具上的MEMS磁强计测量精度,是获得可靠钻具方位角的有效方法。

     

基于土体强度冗余法的桩锚支护结构动态稳定性分析

滑裂面的搜索方法及安全系数的计算理论是深基坑桩锚支护结构稳定性分析理论的基础。传统圆弧滑动法在分析抗滑力矩的过程中,滑裂面法向应力的计算存在过多假设;且在通过网格搜索法确定最危险滑裂面圆心的过程中,粗糙网格的搜索结果误差较大,精细网格的搜索效率较低。基于以上问题,提出了分析基坑动态稳定性的土体强度冗余法,并采用了可提高精细网格搜索效率的自适应网格搜索法。通过算例将土体强度冗余法、滑动面应力法及圆弧滑动法的计算结果进行对比。计算结果表明,滑动面应力法高估了对滑裂面附近土体的抗剪强度,圆弧滑动法不能考虑土方开挖对桩后土体抗剪强度的削弱作用,土体强度冗余法能合理反映基坑的整体稳定性。     

挡土墙库仑土压力的遗传算法求解分析

在对破裂面上滑动土体静力极限平衡分析的基础上,建立了基于优化方法求解无黏性土、黏性土库仑土压力的自变量取值区间和目标函数模型,并采用遗传进化方法进行了实例求解分析。研究结果表明,遗传算法在计算挡土墙库仑主动土压力的过程中,收敛速度快、用时短,并具有较高的计算精度。算例1中5组无黏性土挡土墙的主动土压力的计算结果与经典库仑解析解非常接近,平均误差为1.748 %,平均进化代数为15代。算例2中8组黏性土挡土墙的主动土压力计算结果与文献的解答非常吻合,平均误差仅为0.017 %,平均进化代数为17.125代。遗传算法具有良好的适应性和强大的搜索性能,非常适合求解岩土工程优化问题。     

Downhole Microseismic Source Location Based on a Multi-Dimensional DIRECT Algorithm for Unconventional Oil and Gas Reservoir Exploration

Downhole microseismic data has the significant advantages of high signal-to-noise ratio and well-developed P and S waves and the core component of microseismic monitoring is microseismic event location associated with hydraulic fracturing in a relatively high confidence level and accuracy. In this study, we present a multidimensional DIRECT inversion method for microseismic locations and applicability tests over modeling data based on a downhole microseismic monitoring system. Synthetic tests inidcate that the objective function of locations can be defined as a multi-dimensional matrix space by employing the global optimization DIRECT algorithm, because it can be run without the initial value and objective function derivation, and the discretely scattered objective points lead to an expeditious contraction of objective functions in each dimension. This study shows that the DIRECT algorithm can be extensively applied in real downhole microseismic monitoring data from hydraulic fracturing completions. Therefore, the methodology, based on a multidimensional DIRECT algorithm, can provide significant high accuracy and convergent efficiency as well as robust computation for interpretable spatiotemporal microseismic evolution, which is more suitable for real-time processing of a large amount of downhole microseismic monitoring data.     

基于引力搜索法的隧道围岩微震定位研究

针对目前深埋隧道围岩微震源定位难且精度不高等问题,采用启发式算法——引力搜索法（GSA）对隧道围岩微震源位置进行搜索,并将该算法与粒子群算法和单纯形法的搜索结果进行对比。发现在双速度模型和三速度模型下,引力搜索法相较于粒子群算法和单纯形法,都具有快速收敛、精度较高的优点,且与震源位置的距离能够控制在10 m以内。对双速度模型,引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了83.71%,相对于粒子群算法提高了7.77%。对三速度模型,引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了70.67%,相对于粒子群算法提高了39.36%。可见,该方法为深埋隧道微围岩震源定位提供了一种新思路。     

机器学习算法反求水文地质参数

传统方法求解优化问题时,一般都是依据最小二乘原理来确定目标函数。鉴于这种方法没有考虑到原始测量数据的误差对计算结果及精度带来的影响。为此,提出机器学习算法改进传统的目标函数,同时结合双评价粒子群算法来求解水文地质参数。结果表明,该算法具有良好的收敛性和稳定性,求解效率高,简单易实现。     

遗传算法在磁异常反演中的应用

遗传算法是一种约束随机优化方法。它与传统的确定性优化方法相比较,具有全局收敛,不计算目标函数偏导数等优点；与传统的随机优化方法相比较,具有搜索效率高以及隐含并行计算等优点。本文首先讨论了遗传算法的基本原理和迭加机算步骤,其次讨论了该方法在磁化强度约束反演问题中的应用效果。     

A Hybrid Multi‐Objective Evolutionary Algorithm for Optimal Groundwater Management under Variable Density Conditions

In this paper, a new hybrid multi-objective evolutionary algorithm (MOEA), the niched Pareto tabu search combined with a genetic algorithm (NPTSGA), is proposed for the management of groundwater resources under variable density conditions. Relatively few MOEAs can possess global search ability contenting with intensified search in a local area. Moreover, the overall searching ability of tabu search (TS) based MOEAs is very sensitive to the neighborhood step size. The NPTSGA is developed on the thought of integrating the genetic algorithm (GA) with a TS based MOEA, the niched Pareto tabu search (NPTS), which helps to alleviate both of the above difficulties. Here, the global search ability of the NPTS is improved by the diversification of candidate solutions arising from the evolving genetic algorithm population. Furthermore, the proposed methodology coupled with a density-dependent groundwater flow and solute transport simulator, SEAWAT, is developed and its performance is evaluated through a synthetic seawater intrusion management problem. Optimization results indicate that the NPTSGA offers a tradeoff between the two conflicting objectives. A key conclusion of this study is that the NPTSGA keeps the balance between the intensification of nondomination and the diversification of near Pareto-optimal solutions along the tradeoff curves and is a stable and robust method for implementing the multi-objective design of variable-density groundwater resources.