煤矿井下微震震源高精度定位研究

煤矿井下微震震源准确定位,对于动力灾害监测预警具有重要意义.由于微震震源需要通过井下传感器接收信息反演确定,传感器的安装位置限制于煤矿井下巷道周围,传感器沿巷道近平面的不合理布置将大大降低震源定位精度.针对由传感器信息反演震源位置引起的病态问题,本文提出了基于微震监测测点优化布置的震源高精度定位算法.首先通过计算系数矩阵条件数,判定病态问题;然后利用中心化法和行平衡法联合进行病态矩阵预处理.对预处理后的矩阵A、b利用L曲线法计算正则参数,结合Tikhonov正则化算法计算得到震源坐标正则解.研究结果表明,中心化法有效降低了矩阵数量级,行平衡预处理降低了病态条件数,预处理后Tikhonov正则解的震源坐标误差最小可以达到3.09m,与预处理前的高斯消去解相比误差大大降低.通过上述优化处理,实现了井下受限空间微震监测震源高精度定位.     

基于DIRECT算法的微震震源快速网格搜索定位方法研究

微震监测定位技术的精度及效率是微震监测中的核心技术问题,震源扫描算法作为一种稳定、可靠的方法被广泛用于微震监测定位中,但是在多事件、多参数反演中,其反演效率严重制约其应用.本文将震源扫描算法与DIRECT算法思想结合,提出基于DIRECT算法的微震快速网格震源搜索定位方法,即在求解震源扫描算法目标函数最优解时,采用DIRECT搜索策略,无需划分网格大小,直接搜索目标函数最优解.通过地面及井中微震监测模型测试表明,基于DIRECT算法的微震快速网格震源搜索定位方法比传统的震源扫描算法搜索次数少、计算耗时短、计算精度高,尤其适合大空间内多事件、多参数的震源反演,为水力压裂微震监测过程中大量数据的实时、快速、准确定位提供了可能.     

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.      

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...     

大地电磁阻尼粒子群优化反演法研究

粒子群优化算法（PSO）是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法,在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点.本文在研究常规粒子群优化算法的基础上,对常规的粒子群算法进行了改进,提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略,加快了PSO算法的收敛速度,构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法.在MATLAB 6.5 编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实验,并对大地电磁测深的理论模型和实测数据进行了反演试算,结果表明,阻尼PSO算法不依赖于初始模型、能够搜索到全局极值,不易陷入局部极值,是一种快速有效的地球物理反演方法.     

微震震源定位研究现状及展望

微震震源定位研究是微震监测技术研究的重点之一,定位精度的高低直接影响着微震分析的结果.随着微震监测技术的广泛应用,出现了大量新的微震震源定位方法,针对不同的工程研究,这些方法各有千秋.首先,通过收集并分析近20年来国内外比较盛行的微震震源定位方法,其包括混合优化法、震源扫描算法、波速模型法和无预先测速法.然后,讨论这些方法的优缺点及适用条件,并主要分析微震检波器分布、首次到时拾取、波速模型和定位算法对微震震源定位的影响.最后,讨论地球物理学、声学、军事学等领域已有的先进定位方法在微震震源定位研究的意义.结果表明:(1)优化传感器的布置,必须协调自动到时拾取、波速模型和定位算法之间的关系;(2)减小波速模型和首次到达时间对震源位置的影响是微震监测未来发展的必然要求;(3)采用射线追踪理论、逆时偏移成像和被动时间反转镜技术可对速度结构模型进行优化;(4)利用双波定位、信息融合技术可进一步提高定位精度;(5)其他领域的先进定位方法在微震震源定位研究上具有潜在价值,可以达到微震震源定位更快、更准、更稳定的目的.     

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．      

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DFP算法的小尺度微震定位方法研究

针对小尺度微震活动监测的需要,本文基于DFP优化算法以传感器监测到时和计算到时的残差平方和最小为目标函数来进行微震震源位置定位,并对该方法进行了计算机数值仿真。仿真结果表明,DFP算法可用来进行地震定位,其定位结果受计算初值影响较小,而受走时误差和波速误差影响较大。通过野外微震观测实验研究,证明DFP法定位精度较高,适用于小尺度微震活动定位分析。     

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.     

水力压裂微地震实验研究

微地震震源机制解包含储层及裂缝特征信息,对于地质力学建模和水力压裂储层评价都有十分重要意义.然而,目前微地震震源机制类型仍存在争议,该方面的基础实验仍需要进一步的研究.本文针对花岗岩和页岩两类岩石,开展了水力压裂微地震实验研究.在实验进行前,分析了实验条件和数据采集方式.根据实验室测定的岩石物性参数和各级检波器微震事件的P波初动信息等,利用射线追踪进行微震事件的反演定位.定位的结果同岩石CT扫描观测到的裂缝有较高吻合度.利用微震事件在各级检波器处的P波初动极性及检波器在岩石表面的位置信息,进行微地震事件的震源机制反演,得出了水力压裂实验下微地震震源机制以剪切型占优的结论.结合微地震事件定位结果,震源机制反演结果和岩石CT扫描裂缝结果等,进行对比和分析,得出了一些新的结论和认识,为今后的实际微地震监测裂缝解释提供指导意见.     

基于改进粒子群算法的地震标量波方程反演

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易出现早熟而陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,通过考虑粒子所处位置间相互作用,提出了一种改进的并行粒子群优化算法.由于引入粒子位置间的相互影响,减少了粒子搜索过程盲目性,因此能有效提高算法的收敛速度.数值试验表明,这种改进的粒子群算法适用于二维标量波方程的速度反演,且算法具有...     

维多样性的动态权重粒子群算法反演断层滑动速率

把维多样性引入粒子群算法并基于混沌变异思想,提出维多样性的动态权重粒子群算法.通过与其它三种不同定权方式的粒子群算法进行比较,证明该方法具有较好的稳定性和有效性,能以较快的速度收敛到最优解.利用河西地区1999-2001年GPS观测资料,对祁连山断裂、海原断裂和六盘山断裂的三维滑动速率进行了位错模式的维多样性动态权重粒子群算法反演,并在反演结果的基础上进行正演分析,结果表明,该方法可有效的求解出断层三维滑动速率,其反演结果与地质方法和前人的研究结果具有较好的一致性.     

CAP方法反演震源机制的误差分析:以胶东半岛两次显著中等地震为例

利用区域波形数据使用CAP方法反演中强地震的震源机制正逐渐得到广泛应用.本文以胶东半岛近期发生的两次显著中等地震为例,讨论了使用CAP方法反演震源机制时的误差估计,展示了反演结果的不确定性分析过程.2013年11月23日和2014年1月7日在山东莱州和乳山分别发生了M4.6和M4.3级中等地震,两次事件均造成了较大影响.我们基于CAP方法,使用自助抽样(bootstrap)技术多次重复反演过程,得到大样本量的震源机制解数据;基于这些数据,使用粒子群算法和聚类分析技术给出了优化解,估计了震源机制解的误差范围,并利用震源机制解的P、T轴给出了震源球上的概率密度分布.     

基于粒子群算法对岷县两次中等地震震源机制解的误差分析

本文采用CAP方法反演了2011年两次岷县中等地震的震源机制解,首先讨论了方位角对反演结果的影响,通过对不同方位角组合的比较,得到的结果比较稳定,进一步得出两次地震的震源机制解.然后,采用自助抽样(bootstrap)方法,基于CAP方法进行多次重复反演,得到岷县两次中等地震事件的大样本量震源机制解数据.基于这些大样本数据,以Kagan角为目标函数,利用粒子群非线性优化方法搜索震源机制解的优化解,并估计了震源机制解的误差范围,M_S4.0、M_S4.5的误差分别为6.0°和18.3°.结果分析表明,CAP结果与得到的优化解基本接近,其误差在可接受的误差范围内.     

无需测速的微震源反演数学模型研究

微震源反演数学模型、反演算法等对象是微震源定位误差的重要来源。针对P波速度易衰减、首波到时数据拾取误差较大的情况,基于到时差模型(ATD)和P波到时方程组,建立到时差比值法反演数学模型(ATDRM),从目标函数中消除了P波速度和发震时刻等参数;同时,引入范数概念,得到改进的L1、L2、L3、L4范数模型,设计一系列反演模型对比实验和反演算法对比实验综合分析研究这些模型的优越性。工程数据显示：ATDRM模型的定位效果整体比经典ATD模型更好,ATDRM-L1模型震源误差可减少13.437 0 m;反演模型的定位误差受反演算法影响较大,单形替换法相比遗传算法(GA)、非线性最小二乘法(NLSM)、模拟退火算法(SA)等方法定位精度更高,稳定性更好;在应用单形替换法求解模型时,反演误差会随着范数参数N的增加(L1→L4)呈现先下降再上升的现象;ATDRM模型及其范式形式对提高微震源定位精度有一定价值。     

免疫粒子群优化在波阻抗反演中的应用

针对标准粒子群优化（PSO）算法易出现早熟而陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,引入免疫系统的免疫记忆和抗体浓度选择机制,构造了基于免疫机制的粒子群优化（IPSO）算法,并将其应用到波阻抗反演问题中。免疫记忆能够保留高适应度个体,抗体浓度选择机制进一步保证了粒子的多样性,从而能较好地避免早熟收敛,提高算法的全局搜索能力。对理论模型试算表明,IPSO算法在进行波阻抗反演时不仅收敛速度快,而且具有较高的精确度和抗噪性能。     

基于混沌-粒子群优化的磁法数据非线性反演方法

磁法反演属于非线性最优化问题,具有多变量、目标函数多极值、反演多解性等特点,因此,需要稳定的和高效的优化反演算法.粒子群优化已开始被用于地球物理反演计算,但是对于高维数、多峰值函数,粒子群的收敛精度不高,容易陷入局部极值.如果将混沌局部搜索和粒子群优化的优势相结合,通过将种群搜索过程对应为混沌轨道的遍历过程,可使标准粒子群优化的搜索过程具有避免陷入局部极小的能力.本文利用混沌-粒子群优化用于磁法反演计算.数据试验结果表明,该方法可以用于磁法数据的地球物理非线性反演,并且在一定程度上优于标准粒子群优化方法.     

一种新的地震子波提取与层速度反演方法

粒子群优化算法是近十年发展起来的一种基于群智能的非线性全局最优化新方法.本文详细介绍了粒子群优化算法的基本原理,并将其应用到子波提取与层速度反演中.通过模拟数值算例,从不同角度研究了粒子群优化算法的可行性及其效率问题.试算结果表明,粒子群优化算法在不同分辨率、不同信噪比、不同相位子波合成的地震记录反演中效果明显.