基于两点磁梯度张量的磁性目标在线定位方法

利用磁梯度张量反演磁性目标参数的方法广泛应用于是磁性目标定位,本文提出了一种通过测量两点磁梯度张量对磁性目标进行在线定位的方法.首先利用磁矩指向相同的原则从张量方程的解中得到目标方向,其次利用参数之间的线性关系解算出目标距离,最后利用两点磁感应强度之差,结合Levenberg-Marquardt优化算法对距离做进一步修正.基于所设计的两点张量测量阵列的仿真实验表明:(1)在相同条件下,本文方法定位成功率为64.24%,而2015年吕俊伟改进的STAR方法为59.85%;(2)仪器测量噪声强度达到某一阈值时,一定区域内定位成功率随噪声强度的增加迅速下降;(3)优化算法迭代次数上限取10次即可;(4)其他条件不变时,随着基线长度的增加,定位成功率先升高后降低.     

一种磁张量探测系统载体的磁张量补偿方法

针对磁张量系统载体产生的磁张量值对系统测量精度产生很大影响的问题,以及现有磁补偿模型存在非线性、分体式和参数多的问题,提出一种磁张量系统载体的一体化线性磁张量补偿方法.分析了载体硬磁材料产生固有磁张量值和软磁材料产生感应磁张量值的微观机理,并推导了相应的数学表达式,结合固有磁场影响和感应磁场影响建立了载体磁张量补偿模型.模型中含有20个载体磁张量补偿系数,对模型求解得到补偿系数,结合三分量磁场测量值即可达到对载体磁张量的补偿.实测实验表明,磁张量补偿方法计算得到的载体磁张量值与载体实际产生的磁张量值仅差32 nT/m,可以有效完成对磁张量系统的载体磁张量补偿.     

基于改进差分进化算法的大地电磁反演

为弥补传统线性化大地电磁（MT）反演方法需计算高阶偏导矩阵,对细节信息反映能力弱的不足,达到提高大地电磁反演精度的目的,本文尝试引入优化领域的智能优化算法 差分进化算法（DE）实现大地电磁的全局优化反演．针对经典DE算法在进行全局寻优时存在收敛慢、易陷入局部最优等问题,从算子自适应及寻优策略集成方面对算法进行研究,提出改进差分进化（TDE）算法,并利用标准测试函数对其进行测试,结果证实了改进后的TDE算法具有寻优速度快、鲁棒性强、不易陷入局部最优的特点．并构建了基于TDE算法的大地电磁优化反演模型,通过理论模拟及实测数据对所构建模型进行验证,结果表明TDE算法可有效提高大地电磁的反演的精度,具较好的可推广性．     

基于梯度平方结构张量算法的高密度二维立体层析反演

射线参数水平分量是立体层析数据空间中最为重要的参数信息,梯度平方结构张量算法是一种针对图像的边缘检测快速算法.本文将叠前地震数据集视为图像,将梯度平方结构张量算法用于射线参数水平分量的提取,提高了立体层析数据空间的准备效率.高效率的数据空间提取使得高密度立体层析反演成为可能,数据空间加密后的立体层析反演精度以及叠前深度成像质量相比常规流程得到明显提高.基于二维理论数据与南海某二维深水数据的严格测试证实了该方法的有效性与稳健性.     

磁张量梯度数据方向解析信号比值的边界识别和空间位置反演方法

磁张量梯度测量具有高分辨率、多参量的优点,能更准确地描述磁源体的分布特征,在矿产资源勘探中具有广阔的用途.磁异常解析信号具有受倾斜磁化干扰小的特点,且为了增强深部地质体的分辨能力,本文提出磁张量梯度数据的解析信号比值的均衡边界识别及空间位置反演技术.磁张量梯度数据的均衡边界识别方法为不同方向解析信号比值的反正切函数,在降低倾斜磁化干扰的同时能有效地均衡不同深度地质体的响应,提高了对较深地质体的分辨率;空间位置反演技术是建立解析信号比值与地质体位置参数的对应方程,利用解析信号比值与地质体的对应关系作为约束条件来反演获得地质体的水平位置和深度信息,具有无需已知任何先验信息的优势.通过磁性体张量异常试验表明解析信号比值的边界识别方法能清晰和准确地获得不同深度地质体的边界,所建立的反演方程能准确地计算出地质体的范围和深度,具有较高的水平分辨率和精度.将本文方法应用于实测磁张量梯度数据的解释,获得了地下铁矿的分布特征,为区域矿产资源潜力评价提供了翔实的基础资料.

     

磁偶极子梯度张量的几何不变量及其应用

磁梯度张量系统姿态的变化将影响梯度场测量和数据解释的精度,使得具有坐标变换不变性特点的张量不变量成为磁梯度张量数据解释的研究热点.本文在对磁偶极子产生的磁梯度张量进行特征值分析的基础上得到了:测量点与磁偶极子位置形成的位置矢量、磁偶极子磁矩矢量与绝对值最小的特征值对应的特征向量垂直;位置矢量和磁矩矢量与最大及最小特征值对应的特征向量共面,且两矢量间的夹角可由磁梯度张量矩阵的特征值表示.最后,将本文所得磁偶极子梯度张量的几何不变量用于磁性目标的跟踪中,取得了较好的实时跟踪效果.     

基于混合差分进化算法的地球物理线性反演

地球物理反问题线性化处理之后, 各种反演算法归结为对病态线性方程组的求解. 为了快速准确地计算出地球物理参数, 本文提出了一种全新的基于LSQR算法的混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution Algorithm, HDE). 该算法利用LSQR算法给出DE算法的初始种群, 提高DE算法的计算速度和稳定性. 在不同噪声水平下, 对四种正则化方法Tikhonov、TSVD、LSQR和HDE的反演结果进行详细比较. 理论模型和实际数据反演的结果都表明: 改进的HDE算法应用于地球物理反问题的求解是成功的: 反演结果与原设定模型具有较高的相关性, 在稳定性和准确性上较常规的反演算法都具有一定的优势; 而且不需要给定正则化参数, 具有更强的实用性.     

利用加速差分进化算法反演非均匀介质电磁成像

本文研究了差分进化算法在地球物理反演中的几种应用.利用双频电磁波电导率成像原理建立成像方程后,根据其严重病态性质,将Tikhonov正则化方法与差分进化算法结合,反演其成像方程.为加速差分进化算法的收敛速度,提出了将种群熵的自适应差分进化(ARDE)算法以及粒子群差分进化混合(PSODE)算法分别与Tikhonov正则化方法结合.在大型反演计算中,这两种方法可以在不影响反演效果的前提下,不同程度地提高收敛速度,降低时间成本.适宜于在正则化参数选取困难情况时的地球物理反演问题的求解.     

基于多目标差分进化算法的结构物理参数辨识

优化算法在用于结构的物理参数辨识时,测量数据的不完备和噪声严重影响了参数的辨识精度.针对这一问题,为得到理想的辨识精度,将时程响应数据和频率数据定义为多目标函数,并利用多目标差分进化算法(DEMO)进行优化求解.在数值模拟中,利用10层剪切型框架结构和31个单元的桁架桥结构作为算例.计算结果表明,该多目标函数和DEMO...     

多旋翼无人机航磁系统误差综合补偿研究

多旋翼无人机磁通门航磁系统以其安全、稳定、高效等特点可广泛应用于中大比例尺矿产资源探测领域,但由于磁通门传感器存在三轴不严格正交,灵敏度、零偏不一致造成的转向差,且系统作业中存在固定场干扰、感应干扰和涡流干扰,需要进行流程繁琐的标定和补偿测试.本文根据实测数据分析出航磁系统机电干扰主要来自机载设备高频干扰,针对机电干扰高频特性设计相应低通滤波器进行误差处理,并基于Tolles-Lawson模型建立仪器转向误差和飞行平台机动误差补偿模型,根据两者结构相似的特点,建立综合补偿模型,该模型简单,实用性强,可通过野外一次补偿测试求取补偿参数进而对工区航磁数据进行补偿处理.最后,将综合补偿研究应用到辽宁省兴城市夹山地区航磁数据,综合补偿后的处理有效去除了航磁数据中的条带状干扰异常,并与地面磁测数据异常形态具有良好的一致性,验证了该研究方法有效性和实用性.

     

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.     

多旋翼无人机航磁系统误差综合补偿研究

多旋翼无人机磁通门航磁系统以其安全、稳定、高效等特点可广泛应用于中大比例尺矿产资源探测领域,但由于磁通门传感器存在三轴不严格正交,灵敏度、零偏不一致造成的转向差,且系统作业中存在固定场干扰、感应干扰和涡流干扰,需要进行流程繁琐的标定和补偿测试.本文根据实测数据分析出航磁系统机电干扰主要来自机载设备高频干扰,针对机电干扰高频特性设计相应低通滤波器进行误差处理,并基于Tolles-Lawson模型建立仪器转向误差和飞行平台机动误差补偿模型,根据两者结构相似的特点,建立综合补偿模型,该模型简单,实用性强,可通过野外一次补偿测试求取补偿参数进而对工区航磁数据进行补偿处理.最后,将综合补偿研究应用到辽宁省兴城市夹山地区航磁数据,综合补偿后的处理有效去除了航磁数据中的条带状干扰异常,并与地面磁测数据异常形态具有良好的一致性,验证了该研究方法有效性和实用性.     

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.     

基于差分进化-人工神经网络的沉积河谷地震动放大效应预测模型

探讨了基于差分进化-人工神经网络构建沉积河谷地震响应代理模型的可行性。首先建立沉积河谷对地震波散射的求解方法,以半圆形、V形沉积河谷为例,以入射波条件、沉积内外介质属性、场地形状为特征参数,以沉积河谷地震动放大系数为预测目标参数,构建数据集;其次,建立沉积河谷地震动放大效应人工神经网络、差分进化-人工神经网络算法预测模型,对比两种算法计算精度和稳定性,并进行了特征参数敏感性分析。结果表明:人工神经网络能较好地预测沉积河谷地震动放大效应,使差分进化-人工神经网络预测模型的精度和稳定性显著提高;入射波频率是影响沉积河谷地震动放大系数的主要原因,沉积内外介质密度比的影响较小。本研究结论可对地震作用下更为复杂的局部场地效应预测和评估提供参考。      

基于洪水预报系统误差反演的多河段联合校正方法

提出一种基于洪水预报误差系统反演的多河段联合校正方法.采用马斯京根法矩阵方程描述多河段多区间入流的河道汇流过程,基于动力系统反演理论建立洪水预报误差的递推方程,最后利用修正后的多河段状态变量经演算得到预报断面的洪水过程,进而达到多河段联合校正目的.对大渡河上游的应用示例结果表明：多河段联合校正方法考虑了河系中断面间的水力联系及预报误差在时程上的传递规律,可充分利用上游多断面实测和校正信息进行下游预报断面的误差修正,因此具有更高的校正精度和稳定性.     

基于重力梯度张量数据的欧拉反演在梅山铁矿的应用

随着在石油勘查、矿产勘查、构造研究等地质工作中提出的应用位场异常研究规模相对较小的地质体及其细节的要求不断提高,传统重力方法在精度和分辨率方面已不能满足要求.重力梯度张量作为重力位二次导数,较之重力异常,能够更直观地反映地下密度体的赋存状态,基于重力梯度张量数据的反演能够提高地质体的定量模拟质量.但是由于受国内仪器的发展水平限制,直接获取实测的重力张量数据难度较大,目前对于重力张量数据的获取主要是通过数值计算的方法,把重力异常测量值变换成张量信息.本文是在样条理论的基础上,提出新的重力梯度张量计算方法,利用三次样条插值方法拟合重力异常,进一步地通过积分导数关系求取样条函数系数,实现了由重力异常求取重力梯度张量的数据计算.在此基础上,利用张量数据进行欧拉反演计算,对比常规欧拉反演结果,进一步分析张量欧拉反演精度.球体及水平板状体模型试验结果显示,张量欧拉反演更能有效地完成目标体的反演,其结果更加准确.最后,将张量欧拉反演应用到梅山铁矿区重力实测数据解释中,准确地反演出梅山主矿体的水平投影范围及矿体中心埋深.同时,相比常规欧拉反演,张量欧拉反演在刘家村附近、梅山村南部及黄林库—吴家洼地段显...     

基于全卷积神经网络的磁异常及磁梯度异常反演

地球物理反演问题具有病态性、不适定性,传统的线性反演方法面临着次优逼近和初始模型选择等挑战,为了提高磁场数据反演的精度,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于全卷积神经网络的磁异常及磁梯度异常反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的磁异常及磁梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文全卷积神经网络...     

全张量磁梯度数据解释的均衡边界识别及深度成像技术

全张量磁梯度数据具有高精度、高分辨率、多参量的优点,能更加清晰地刻画地质体的分布特征,综合利用磁张量梯度数据准确地获得地质体水平位置和深度信息是解释的主要目的.磁张量数据的方向解析信号具有减小倾斜磁化干扰的优点,常被用来圈定磁源体的水平位置,但解析信号强度随着地质体埋深的增加急剧衰减,难以有效识别较深的地质体.张量数据均衡边界识别技术,利用不同方向解析信号的比值函数,能有效地均衡不同深度地质体的响应,同时显示不同深度地质体的边界,提高了对较深地质体的分辨率.磁张量数据深度成像技术根据实测张量数据与假定模型张量数据的相关系数来给定地质体的深度,综合利用多参量数据联合反演提高了反演结果的准确性,且无需进行复杂的反演运算,是大数据量张量数据解释的有效方法.理论模型试验证明：磁张量数据均衡边界识别技术可清晰和准确地识别地质体的水平范围,受倾斜磁化干扰小;磁张量数据深度成像技术可准确地获得地质体的深度信息,具有较强的抗噪性.将上述方法应用于铁矿区实测航磁张量梯度数据解释,获得了铁矿体水平分布与埋深,深度结果与张量欧拉反褶积法计算结果一致.

     

基于遗传算法的大地电磁阻抗张量分解方法研究

本文针对Groom-Bailey分解法在消除地表电性不均匀体对MT数据的畸变效应时存在的问题引入遗传算法,对基于传统线性最优化方法的GB分解算法进行改进,提出基于遗传算法的大地电磁阻抗张量分解方法.通过对理论合成数据以及三维/二维模型正演数据的分解试验,并且对青藏高原北缘阿尔金断裂地区实际MT数据进行分解处理,证明了基于遗传算法的GB分解能够更加有效地校正三维/二维情况下近地表三维电性不均匀体所造成的畸变影响.最后,在已有算法基础上,研究了基于遗传算法的多频率GB分解算法和MT数据静校正算法,并通过实际MT数据的处理证明了这些算法的有效性.     

基于混合优化算法的MT阻抗张量畸变分解方法

在前人研究基础上,对Groom-Bailey(GB)张量分解畸变因子和区域阻抗的求解方法进行了改进.首先,通过Swift旋转与GB分解的扭变和剪切矩阵的求逆变换,利用变换后区域阻抗主对角元素为0的条件获得关于扭变因子和剪切因子的超定方程组,采用模拟退火全局优化算法进行求解.其次,由得到的扭变因子和剪切因子,结合Swift旋转确定的走向角和区域阻抗元素的估计,作为非线性最小二乘局部优化算法的初始值,对GB分解定义式的超定方程组进行求解,得到各畸变参数和区域阻抗的解.通过模型试验验证了方法的正确,对方法的稳定性进行了比较与评价,并通过与已有结果的对比和实际资料的应用,表明了方法实际应用的效果.