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.     

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。     

跨孔地震CT中的逐次线性化方法

非线性问题的逐次线性化方法的每个线性化过程可通过最小二乘ＱＲ分解算法求解．为了精确地描述和控制逐次线性化迭代过程，引入迭代阻尼系数．首先根据模型拟合表最小的准则确定满足最佳一次线性化效果的最佳初始迭代阻尼系数；然后随遂次线性化迭代而减小迭代阻尼系数，并加入松弛因子对每次迭代输出的波速修正量进行控制；最后根据混沌理论，采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数和模型拟合差的变化，描述第ｋ次迭代所处的状态，在解估计的方差急增之前及时停止迭代，获得可信度和分辨率最佳的解估计．模型计算与实例证明方法有效．     

利用阵列感应测井仪信号反演非均匀分布地层电导率

基于非线性积分方程,利用井轴上阵列感应成像测井仪（AIT）的单频测量信号,将变形玻恩（Bom）迭代方法用于地球物理测井反演,用正则化方法求出地层电导率分布。文中首先给出对于未知电导率分布的非线性积分方程,然后用玻恩近似使非线性积分方程线性化,求出电导率分布。在迭代过程中,数值模式匹配法用于求解阵列感应的正演问题。数值计算表明,用井轴上 AIT 的单频测量信号得到的成像结果与真电导率剖面分布吻合较好。     

非线性地震道的混沌反演——Ⅱ.关于Lyapunov指数和吸引子

在本文上篇《非线性地震道的混沌反演——1.理论和数值试验》中讨论了非线性反问题逐次线性化方法及迭代过程的系统特性、递推法和广义线性反演法输出波阻抗序列的特征。本篇参照混沌理论中关于Lyapunov指数、相空间和吸引子的概念,深入研究逐次线性化迭代的状态变化的阶段性及其定量描述.当引用相空间描述系统的演化时,对于随迭代变化的阻尼因子可以发现几种吸引子.最后,总结了非线性地震混沌反演的要点,指出非线性反演迭代的复杂阶段性要川混沌理论来描述,而Lyapunov指数等才是控制迭代过程的实质性参数.     

非线性地震道的混沌反演——Ⅱ.关于Lyapunov指数和吸引子

在本文上篇《非线性地震道的混沌反演--1.理论和数值试验》中讨论了非线性反问题逐次线性化方法及迭代过程的系统特性、递推法和广义线性反演法输出波阻抗序列的特征。本篇参照混沌理论中关于Lyapunov指数、相空间和吸引子的概念,深入研究逐次线性化迭代的状态变化的阶段性及其定量描述.当引用相空间描述系统的演化时,对于随迭代变化的阻尼因子可以发现几种吸引子.最后,总结了非线性地震混沌反演的要点,指出非线性反演迭代的复杂阶段性要川混沌理论来描述,而Lyapunov指数等才是控制迭代过程的实质性参数.     

基于混合自适应遗传算法的稳健全波形反演

地震全波形反演理论与技术虽已得到了广泛研究,但周波跳跃等问题的存在严重制约了常规全波形反演方法的实用化进程.基于遗传算法的全波形反演方法能够在一定程度上较好地缓解常规全波形反演面临的初始模型依赖性问题,但是当前方法仍存在收敛性和巨大的计算量问题.本文提出一种混合自适应遗传算法(HAGA),并提出基于HAGA的稳健全波形反演方法,该方法将基于HAGA的反演与基于共轭梯度法的常规全波形反演交替迭代进行,其可兼顾反演计算效率与精度.数值测试结果表明,局部与全局优化交替迭代的全波形反演方法集合了局部优化反演的高效与全局优化反演的稳定的优点,大大降低了全波形反演对初始模型的依赖性,能够有效的缓解常规全波形反演的周波跳跃问题.     

地震波场反演的BG－逆散射方法

本文讨论利用三维反射地震数据进行波场反演的一种方法，旨在取得高分辨率的地球模型．这种方法用Ｂａｃｋｕｓ－Ｇｉｌｂｅｒｔ的理论构造波动方程非线性反问题的逐次线性化迭代格式，用逆散射原理导出泛函的Ｆｒｅｃｈｅｔ导数，并用最佳折衷准则求解线性化后的方程组．根据迭代过程中不断提高分辨率的思想和减少计算成本的原则，设计了可供实用的反演算法流程．     

地震波场反演的BG－逆散射方法

本文讨论利用三维反射地震数据进行波场反演的一种方法，旨在取得高分辨率的地球模型．这种方法用Ｂａｃｋｕｓ－Ｇｉｌｂｅｒｔ的理论构造波动方程非线性反问题的逐次线性化迭代格式，用逆散射原理导出泛函的Ｆｒｅｃｈｅｔ导数，并用最佳折衷准则求解线性化后的方程组．根据迭代过程中不断提高分辨率的思想和减少计算成本的原则，设计了可供实用的反演算法流程．     

人工蜂群算法的电震非线性联合反演研究

本文为解决直流电阻率法和瑞雷面波法反演存在的多解性问题,构建了新的电震联合反演目标函数,通过增加不同地球物理响应的反演参数,利用权系数调节各参数对反演结果的影响,实现同步联合反演,从而减少多解性.引入人工蜂群算法求解目标函数,有效解决了传统反演方法将非线性问题线性化处理产生的细节信息丢失问题,提高了反演精度.经过对较为复杂的四层速度递增AA型和四层含低速夹层HA型理论模型和实例数据的反演验证,表明基于人工蜂群算法的非线性联合反演能够有效减少单一方法多解性问题并提高反演精度.     

基于宽范围岩石物性约束的大地电磁和地震联合反演

岩石物性约束是地球物理联合反演重要的实现方式.在以往联合反演研究中,这种约束通常以点对点的映射方式出现,要求经验性的岩石物性关联是相对精确的,无形中提高了岩石物性约束应用于联合反演的条件.基于此,本文结合全局寻优的模拟退火算法,提出了宽范围岩石物性约束技术.该技术将岩石物性约束与模拟退火模型扰动、模型接受准则相结合,实现了空间对空间的映射,将电阻率和速度耦合在一起.文章以MT和地震正则化同步联合反演为例,检验了不同的先验信息条件下的宽范围岩石物性约束技术的适用性.模型试验表明:新技术容易实现,容错性高,可降低"不精确"岩石物性关联信息引入带来的风险,提高岩石物性约束应用的灵活性.     

地球物理资料群体智能反演(英文)

复杂地球物理资料的反演问题往往是一个求解多参数非线性多极值的最优解问题。而鸟和蚂蚁等群体觅食的过程,正好与寻找地球物理反演最优解的过程相似。基于自然界群体协调寻优的思想,本文提出了交叉学科的群体智能地球物理资料反演方法,并给出了其对应的数学模型。用一个有无限多个局部最优解的已知模型对该类方法进行了试验。然后,将它们应用到了不同的复杂地球物理反演问题中:(1)对噪声敏感的线性问题;(2)非线性和线性同步反演问题;(3)非线性问题。反演结果表明,群体智能反演是可行的。与常规遗传算法和模拟退火法相比,该类方法有收敛速度相对快、收敛精度相对高等优点;与拟牛顿法和列文伯格一马夸特法相比,该类方法有能跳出局部最优解等优点。     

基于改进差分进化算法的大地电磁测深和重力宽范围物性约束联合反演

宽范围物性约束技术容易实现、具有一定容错性,目前已在大地电磁测深（MT）和地震、MT和重力联合反演中实现,但该技术是结合模拟退火算法实现的.差分进化算法（DE）是一种全局优化算法,但该算法在地球物理联合反演领域应用较少.基于此,本文以双种群设置方案为框架改进了DE算法,并提出了基于改进DE算法的宽范围物性约束技术.MT和重力联合反演的模型试验表明：与传统的DE算法相比,改进的DE算法收敛速度更快,寻优能力更强;基于改进DE算法的宽范围物性约束技术可以促进不同岩石物性参数在一定"范围"内实现耦合,既可以利用岩石物性关联的导向作用,又可以发挥优化算法的寻优能力,进而降低地球物理联合反演对先验信息的要求;此外,该技术的实现也验证了宽范围物性约束思想在联合反演领域中的适用性,具有进一步推广至其他优化算法中的潜质.     

Non-linear inversion of resistivity profiling data for some regular geometrical bodies1

The inversion of resistivity profiling data involves estimation of the spatial distribution of resistivities and thicknesses of rock layers from the apparent resistivity data values measured in the field as a function of electrode separation. The drawbacks of using traditional curve-matching techniques to solve this inverse problem have been overcome by iterative linear techniques but these require good starting models even if the shape of the causative body is asssumed known. In spite of the recent developments in inversion techniques, no robust method exists for the inversion of resistivity profiling data for the simple model of dikes and spheres which are the classical models of geophysical prospecting. We apply three different non-linear inversion schemes to invert synthetic resistivity profiling data for the classical models embedded in a uniform matrix of contrasting resistivity. The three non-linear algorithms used are called the Metropolis simulated annealing (SA), very fast simulated annealing (VFSA) and a genetic algorithm (GA). We compare the performance of the three algorithms using synthetic data for an outcropping vertical dike model. Although all three methods were successful in obtaining optimal solutions for arbitrary starting models, VFSA proved to be computationally the most efficient.     

电阻率成像反演中的模拟退火方法

电阻率成像反演是一种典型的多参数、非线性反演问题。模拟退火方法将组合优化问题与统计力学中的热平衡问题相类比,开辟了求解组合优化问题的新途径。本文通过数字模拟及对野外资料的处理,证明快速模拟退火方法在二维电阻率成像反演中具有较好的应用前景。     

量子退火反演的原理和实现

现有的非线性反演方法,大都存在着求解的局部收敛性和计算速度慢的问题. 在与模拟退火方法进行比较的基础上,本文研究了基于量子跃迁过程中量子隧道效应的量子退火反演算法. 数值试验结果表明,量子退火方法应用于地球物理反问题的求解是成功的,它适合于非线性、多极值的地球物理反演问题,与模拟退火反演相比,量子退火反演在退火收敛速度和避免陷入局部极小等方面有着一定的优势,该方法也适用于其他领域非线性最优化问题的求解,具有较强的普适性.     

Comparing the performances of four stochastic optimisation methods using analytic objective functions, 1D elastic full‐waveform inversion,and residual static computation

We compare the performances of four stochastic optimisation methods using four analytic objective functions and two highly non‐linear geophysical optimisation problems: one‐dimensional elastic full‐waveform inversion and residual static computation. The four methods we consider, namely, adaptive simulated annealing, genetic algorithm, neighbourhood algorithm, and particle swarm optimisation, are frequently employed for solving geophysical inverse problems. Because geophysical optimisations typically involve many unknown model parameters, we are particularly interested in comparing the performances of these stochastic methods as the number of unknown parameters increases. The four analytic functions we choose simulate common types of objective functions encountered in solving geophysical optimisations: a convex function, two multi‐minima functions that differ in the distribution of minima, and a nearly flat function. Similar to the analytic tests, the two seismic optimisation problems we analyse are characterised by very different objective functions. The first problem is a one‐dimensional elastic full‐waveform inversion, which is strongly ill‐conditioned and exhibits a nearly flat objective function, with a valley of minima extended along the density direction. The second problem is the residual static computation, which is characterised by a multi‐minima objective function produced by the so‐called cycle‐skipping phenomenon. According to the tests on the analytic functions and on the seismic data, genetic algorithm generally displays the best scaling with the number of parameters. It encounters problems only in the case of irregular distribution of minima, that is, when the global minimum is at the border of the search space and a number of important local minima are distant from the global minimum. The adaptive simulated annealing method is often the best‐performing method for low‐dimensional model spaces, but its performance worsens as the number of unknowns increases. The particle swarm optimisation is effective in finding the global minimum in the case of low‐dimensional model spaces with few local minima or in the case of a narrow flat valley. Finally, the neighbourhood algorithm method is competitive with the other methods only for low‐dimensional model spaces; its performance sensibly worsens in the case of multi‐minima objective functions.     

大地电磁、重力、磁法和地震初至波走时的交叉梯度二维联合反演研究

为了准确的探测和描绘地下复杂的地质结构,同时克服地球物理单一方法反演的多解性和单一参数反演模型的不一致性等问题,近年来基于交叉梯度联合反演的综合地球物理解释已经得到了广泛的关注和应用.本文首先研究了两种地球物理方法的交叉梯度联合反演算法,在此基础上,推导并实现了多种地球物理方法(大地电磁,重力,磁法,地震初至波走时)的多交叉梯度约束的二维联合反演算法;其次,我们设计了结构不一致模型和复杂模型,针对多物性联合反演算法的准确性和有效性进行了模拟试算,并对复杂模型的单独反演结果和联合反演结果进行了交叉梯度值和物性交会图的对比;最后,本文将成熟的卫星资料多光谱综合分析技术应用到联合反演中,将多物性参数反演模型结果图通过RGB(红-绿-蓝)模式进行合成,得到融合的RGB合成图.结果表明:通过对结构不一致模型和复杂模型的联合反演结果和单独反演结果的对比分析,可以得出联合反演得到的结果更接近真实模型,并从得到的交叉梯度值进一步证明了联合反演模型相似度高,也从物性交会图中得到联合反演的物性相关性更好的结论,反向证明了算法的正确性.最终从得到的RGB合成图像,我们可以更直观的分析反演结果,更有利于准确划分地下模型结构.     

2D多尺度混合优化地球物理反演方法及其应用(英文)

局部优化和全局优化方法广泛应用到地球物理反演,但是两者各有其优缺点。将两类方法结合起来可以取长补短。将退火遗传算法（SAGA）和单纯形算法相结合,得到了一种高效、健全的2D非线性混合地震走时反演方法。首先,利用SAGA进行大范围的全局搜索,然后由单纯形方法进行快速局部搜索。为了降低层析成像的多解性,我们采用了多尺度逐次逼近的技巧。把速度场划分为不同的空间尺度,定义网格节点上的速度作为待反演参数,采用双三次样条函数模型参数化,正问题采用有限差分走时计算方法,反问题采用多尺度混合反演方法。一个低速度异常体的数值模拟试验和抗走时扰动试验表明该方法是有效和健全的。我们将该方法应用到青藏高原东北缘阿尼玛卿rlet,Meyer,Marr,缝合带东段上部地壳速度结构研究中。数字模型试验和实际资料的应用表明了方法的有效性和健全性。