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.     

基于代数重构算法的重力梯度张量反演

本文基于重力梯度张量密度反演基本理论,建立了模型约束正则化密度反演矩阵方程.分析了代数重构算法(ART)中迭代初始值、松弛因子和终止条件三个关键参数的影响;与最小二乘求逆法对应比较分析了算法的时间和精度.结果表明:在地震、地质等地球物理手段提供初值、边界等约束较多的情况下,ART可以克服方程的不适定进行直接求解,并且合理的松弛因子和终止条件可有效提高反演效率.当初始信息不足时,添加光滑假设、深度加权等模型约束,正则化方程可以提高反演结果的可靠性.ART的行迭代可有效避免观测误差的积累和矩阵求逆的计算,从而使计算精度和速度提高数倍.最后基于GOCE地球重力场模型所得重力梯度,以地震层析成像所得速度模型为约束,对华北克拉通密度结构进行了反演,并与该区已有密度研究结果进行了对比.结果表明:利用GOCE重力场系数计算重力梯度扰动,以速度模型为约束,基于代数重构算法进行重力梯度反演所得密度模型与重力-地震联合反演所得密度模型具有很好的对应性.ART算法为重力梯度张量反演中大规模复杂问题的快速计算提供了又一种有效手段.     

基于并行模拟退火算法的微地震速度模型校正方法研究

在水力压裂微地震监测中,速度模型的误差对微震定位结果的偏差影响尤为显著,因此如何获得较为准确的速度模型是微震监测过程中的重要一步.一般使用测井数据和射孔监测数据来反演计算微地震速度模型.该计算过程耗时较长,这不利于微震监测的实时化.针对这个问题,本文从模拟退火法入手,提出采用多马尔科夫链的并行方案,将其与速度模型的校正过程相结合.通过拆分马尔科夫链并分别在多线程中并行计算,可以大大缩短单条线程中的计算时间以达到提升速度模型校正效率的目的.经过合成数据及实际监测数据的验证,证明了本文方法相对串行模拟退火法,能有效提升速度模型校正的效率,并且精度上也能得到保证,能充分满足野外实时监测的需求.     

一种最短路径射线追踪的快速算法

为提高最短路径射线追踪的精度,需要增加模型的剖分网格和离散节点,并增加子波传播方向,或者采用其他方法改善计算结果,这些处理会带来大量的额外计算.本文的快速算法改进了波前点的管理和子波传播的计算这两项耗时的工作,较大幅度地提高了传统算法的效率.在波前点的管理上,采用按时间步划分区间的方法,实现了波前点的桶排序管理,其效率高于传统方法中常用的堆排序算法. 在子波传播的计算上,利用斯奈尔定律,同时参考来自邻近节点的波的走时,来限定当前子波传播的有效区域,排除大量不需要计算的子波传播方向. 模型实算表明,本文快速算法的计算速度是传统方法的几倍至十多倍.     

柱状扰动体引起圆柱谐振腔共振频率偏移的数值模拟

基于微扰理论,研究了内部存在一个同轴圆柱扰动体时圆柱谐振腔共振频率的偏移问题.其中,圆柱谐振腔的边侧面是刚性的,上下底面应力自由.经过推导,得出了圆柱扰动体存在时谐振腔的声势与共振频率的表达式.在此基础上,分析了谐振腔与圆柱扰动体各种参数对谐振腔共振频率的影响.数值模拟结果表明,谐振腔的共振频率受扰动体在谐振腔中的位置影响较大.圆柱谐振腔的共振频率在圆柱扰动体居中时是最大值,并且其共振频率对扰动体的声速敏感;当扰动体在谐振腔两端时,谐振腔共振频率是最小值,并且其对扰动体的密度敏感.最后,通过数值模拟结果和实验测量结果之间的对比,发现两者的基本变化趋势是吻合的.     

水平层状介质射线追踪方法的Matlab实现

水平层状介质中地震波走时计算在地震定位、地壳速度研究中具有重要地位。总结了水平层状介质中射线自震源追踪到台站的3种算法,采用Matlab软件编程实现了水平层状介质中的2点间射线追踪,为地震定位和平层介质速度确定提供了计算手段。对打靶法、p参数求解法和改进的p参数求解法的计算效率进行比较,发现打靶法和改进的p参数求解法可以对任意复杂的水平层状速度模型进行准确追踪,而p参数求解法只能进行小震中距的射线追踪。对于同样的模型,打靶法的计算效率较改进后的p参数求解法高。     

一种全局优化的隐式交错网格有限差分算法及其在弹性波数值模拟中的应用

在数值模拟中,隐式有限差分具有较高的精度和稳定性.然而,传统隐式有限差分算法大多由于需要求解大型矩阵方程而存在计算效率偏低的局限性.本文针对一阶速度-应力弹性波方程,构建了一种优化隐式交错网格有限差分格式,然后将改进格式由时间-空间域转换为时间-波数域,利用二范数原理建立目标函数,再利用模拟退火法求取优化系数.通过对均匀模型以及复杂介质模型进行一阶速度-应力弹性波方程数值模拟所得单炮记录、波场快照分析表明:这种优化隐式交错网格差分算法与传统的几种显式和隐式交错网格有限差分算法相比不但降低了计算量,而且能有效的压制网格频散,使弹性波数值模拟的精度得到有效的提高.     

步长自适应的有限差分复杂地表波场数值模拟

复杂地表条件下的有限差分地震波场的数值模拟,由于受到低速层和地表起伏的限制,模型速度分布范围变大,一般使用精细的差分网格来抑制频散,提高模拟分辨率,但精细网格会显著增加计算成本.为了能有效地解决这一问题,本文提出一种步长自适应有限差分波动方程数值模拟方法.(1)新方法根据模型中的介质速度分布,对不同的速度区域采用与该速度匹配的空间步长,实现对模型空间网格的步长自适应精细划分.对于速度分布范围大的复杂地表模型,新方法不仅能够极大地减少模型的网格节点数,同时又能提高波场的时间采样步长,减少时间采样数,提高计算效率.(2)推导了不同步长边界网格节点Laplace算子的二阶有限差分表达式,避免了在这些结点进行插值计算产生的假扰动和数值不稳定问题.(3)为了降低有限差分产生的数值频散,本文在常规的差分方程中增加了一频散校正项,能有效地衰减了高波数成分,抑制了数值频散.对复杂近地表的波场数值模拟结果表明,本文提出的步长自适应新方法能够有效减少网格节点数和时间采样数,极大地提高计算效率,计算量比常规粗网格增加一些,但效果能够达到了常规精细网格的模拟结果.     

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。     

电阻率和速度随机分布的MT与地震联合反演

在已有研究成果的基础上,为了适应物性参数剧烈变化的复杂模型并满足联合反演的要求,开发了速度和电阻率随机分布共网格单元模型的建模技术.基于这种统一的物性随机分布的网格介质模型,利用有限元方法和改进的射线追踪法分别正演计算大地电磁场和地震走时,结合改进的模拟退火算法,研究实现了电阻率和速度随机分布条件下的大地电磁与地震资料的同步联合反演.对物性界面不完全一致和物性变化剧烈的带地形复杂模型的试验,表明了该方法在精细反演复杂电阻率和速度结构方面的效果,克服了以往研究局限于简单模型的不足.对地震资料品质差的地区开展的实际资料联合反演,表明了方法的适用性,先验信息约束下的联合反演提高了反演精度.     

基于满意度的液体质量双调谐减振器参数优化及应用

为探讨多重液体质量双调谐阻尼器(MTLMD)参数优化算法,引入满意度理论,以满意度水平为目标函数,建立了主结构与MTLMD系统动力放大系数的三参量改进型加权满意度方程.对南京大胜关长江大桥吊杆结构MTLMD系统最优阻尼比及频率比等参数进行优化分析,得出了满意度水平、信心指数及最优参数之间的相互关系.研究结果表明:以满意...     

An improved constraint method in optimal estimation of CO_2 from GOSAT SWIR observations

We propose an algorithm that combines a pre-processing step applied to the a priori state vector prior to retrievals,with the modified damped Newton method(MDNM),to improve convergence.The initial constraint vector pre-processing step updates the initial state vector prior to the retrievals if the algorithm detects that the initial state vector is far from the true state vector in extreme cases where there are CO_2 emissions.The MDNM uses the Levenberg-Marquardt parameter y,which ensures a positive Hessian matrix,and a scale factor a,which adjusts the step size to optimize the stability of the convergence.While the algorithm iteratively searches for an optimized solution using observed spectral radiances,MDNM adjusts parameters y and a to achieve stable convergence.We present simulated retrieval samples to evaluate the performance of our algorithm and comparing it to existing methods.The standard deviation of our retrievals adding random noise was less than 3.8 ppmv.After pre-processing the initial estimate when it was far from the true value,the CO_2 retrieval errors in the boundary layers were within 1.2 ppmv.We tested the MDNM algorithm's performance using GOSAT L1b data with cloud screening.Our preliminary validations comparing the results to TCCON FTS measurements showed that the average bias was less than 1.8 ppm and the correlation coefficient was approximately 0.88,which was larger than for the GOSAT L2 product.     

基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别

针对传统 BP 神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对 BP 神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化 BP 神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明：遗传 BP 神经网络的收敛和诊断能力优于传统 BP 神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。     

基于浮点遗传算法的近震定位方法

文中介绍了一种适用于基于浮点遗传算法的地震定位问题方法, 在该算法中选用了浮点基因表示方法、 参数和基因取值范围一致来避免编码解码, 提出了算法的动态结束条件及处理方法。 通过实际运算检验证明使用该方法来实现地震定位可以避免地震定位中的不稳定性和对初值的依赖性, 从而保证地震定位的可靠性和稳定性, 在时效方面也达到了相当的水平, 是一个具有实际使用价值的算法。     

正则化偏移成像的全局优化快速算法

目前,偏移后的地震剖面往往只是一个地质构造图像,还不能为后续的岩性分析和油气储层属性的提取提供更精确的信息.为了得到高分辨率真振幅的图像,建议采用正则化偏移成像方法.针对本问题数据规模大和正演算子矩阵稀疏的特点,提出采用一种新的算法--无记忆拟牛顿-模拟退火法对偏移算子方程进行求解.该方法综合了无记忆拟牛顿法优良的局部...     

An improved constraint method in optimal estimation of CO<Subscript>2</Subscript> from GOSAT SWIR observations

We propose an algorithm that combines a pre-processing step applied to the a priori state vector prior to retrievals, with the modified damped Newton method (MDNM), to improve convergence. The initial constraint vector pre-processing step updates the initial state vector prior to the retrievals if the algorithm detects that the initial state vector is far from the true state vector in extreme cases where there are CO₂ emissions. The MDNM uses the Levenberg-Marquardt parameter γ, which ensures a positive Hessian matrix, and a scale factor α, which adjusts the step size to optimize the stability of the convergence. While the algorithm iteratively searches for an optimized solution using observed spectral radiances, MDNM adjusts parameters γ and α to achieve stable convergence. We present simulated retrieval samples to evaluate the performance of our algorithm and comparing it to existing methods. The standard deviation of our retrievals adding random noise was less than 3.8 ppmv. After pre-processing the initial estimate when it was far from the true value, the CO₂ retrieval errors in the boundary layers were within 1.2 ppmv. We tested the MDNM algorithm’s performance using GOSAT L1b data with cloud screening. Our preliminary validations comparing the results to TCCON FTS measurements showed that the average bias was less than 1.8 ppm and the correlation coefficient was approximately 0.88, which was larger than for the GOSAT L2 product.     

基于初至波走时层析成像的Tikhonov正则化与梯度优化算法

初至波走时层析成像是利用地震初至波走时和其传播的射线路径来反演地下介质速度的技术.该问题本质上是一个不适定问题,需要使用正则化方法并辅之以适当的最优化技巧.本文从数值优化的角度介绍了初至波走时层析成像的反演原理,建立了Tikhonov正则化层析成像反演模型并提出求解极小化问题的加权修正步长的梯度下降算法.该方法可以从速度模型的可行域中迭代找到一个最优解.数值试验表明,该方法是可行和有应用前景的.     

Algorithms for solving the diffusive wave flood routing equation

Generally, the diffusive wave equation, obtained by neglecting the acceleration terms in the Saint-Venant equations, is used in flood routing in rivers. Methods based on the finite-difference discretization techniques are often used to calculate discharges at each time step. A modified form of the diffusive wave equation has been developed and new resolution algorithms proposed which are better adapted to flood routing along a complex river network. The two parameters of the equation, celerity and diffusivity, can then be taken as functions of the discharge. The resolution algorithm allows the use of any distribution of lateral inflow in space and time. The accuracy of the new algorithms were compared with a traditional algorithm by numerical experimentation. Special attention was given to the instability caused by the inflow signal which constitutes the upstream boundary condition. For the fully diffusive wave flood routing problem, all three algorithms tested gave good results. The results also indicate that the efficiency of the new algorithms could be significantly improved if the position of the x-axis is modified by rotation. The new algorithms were applied to flood routing simulation over the Gardon d'Anduze catchment (542 km²) in southern France.     

地震静校正全局最优化问题的求解

针对地震静校正存在的非线性和多参数性等问题，本文提出了一种全局优化的剩余静校正方法.在模型更新规则上，把模拟退火方法和均匀优化设计方法结合在一起，使模型的更新更为合理，从而加快了搜寻全局最优解的速度.同时提出了模型的不同分量的温度参数和退火过程的选取方式，把温度参数的选取与地震剖面的能量联系起来，使温度参数的选取具有自适应的特点.该方法克服了常规模拟退火方法所具有的寻优空间不均匀以及退火参数需通过多次试验选取的缺陷.通过实际地震资料的计算证明，本文提出的方法对地震静校正问题合理而有效.     

Local dynamical equivalence of certain food webs

An important challenge in theoretical ecology is to find good coarse-grained representations of complex food webs. Here, we use the approach of generalized modeling to show that it may be possible to formulate a coarse-graining algorithm that conserves the local dynamics of the model exactly. We show examples of food webs with a different number of species that have exactly identical local bifurcation diagrams. Based on these observations, we formulate a conjecture governing which populations of complex food webs can be grouped together into a single variable without changing the local dynamics. As an illustration, we use this conjecture to show that chaotic regions generically exist in the parameter space of a class of food webs with more than three trophic levels. While our conjecture is at present only applicable to relatively special cases, we believe that its applicability could be greatly extended if a more sophisticated mapping of parameters were used in the model reduction.