钻孔瞬变电磁法扫描探测RCQPSO-LMO组合算法2.5D反演

利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明：组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力.

     

场地效应研究的传递台站线性反演法——以芦山地震为例

采用线性反演法研究了地震动的场地效应,并针对线性反演法的局限性,提出了“传递台站”的方法来扩展其应用.通过传递台站,地震事件不再局限于必须被参考台记录到,台站也不再局限于须与参考台站同时获取到地震记录,改进后可大大增加数据样本,使得结果更趋稳定.同时,对于原来难以参与分析的台站,也可得到其场地反应.研究中,还采用了基于遗传算法的非参考台方法,进一步分析了场地反应和验证所提方法的合理性.将所提方法应用于2013年芦山7.0级地震周边区域,分析了这一地区的强震台站的场地反应和地震波衰减因子Q_s值.研究结果显示,当采用一个和二个传递台站进行分析时,所能利用的地震事件和所能求解场地反应的台站数目逐步增加,随着数据样本的增加,分析结果趋于稳定.研究区域的Q_s值拟合结果为Q_s（f）=334.16f^0.73.遗传算法结果表明,线性反演法中所选取的参考台站有其自身的场地反应.当利用遗传算法获得的参考场的场地反应去校正线性反演法的结果时,对于多数场地,两者的结果符合得很好,说明了遗传算法的结果可以合理地认为是场地较为真实的反应.

     

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.     

伪谱法地震波正演模拟的多线程并行计算

地震波的正演模拟,尤其是3D正演模拟,往往涉及大规模的数据存储和计算,问题的规模往往超出计算机的物理内存,或者计算时间让问题的求解者难以忍受,即使采用目前存储和计算能力很强的计算机,其计算费用仍然是十分昂贵的.本文提出一种基于多线程协同使用多CPU和计算域分割的正演模拟并行计算技术,使得问题的求解过程得以加快,大大地缩短了用户等待的时间.为了检验我们的并行算法的可行性,文中以傅利叶正演模拟技术为例,给出了声波和3D各向异性弹性波模拟的例子,并对不同版本（串行、并行）运算效率进行了比较,证实了方法的有效性.     

抛物Radon变换法近偏移距波场外推

本文给出了抛物Radon变换的基本原理,以及部分动校正后的CMP道集抛物线近似有效性的证明,基于带限正反最小平方抛物Radon变换的Levinson递推算法,对缺失的近偏移距地震波场进行叠前重建和外推.给出了抛物Radon变换法地震道重建外推的基本原理和叠前地震数据规则化的处理流程,另外对于Radon域均匀采样的情形,本文给出了均匀层状介质和Marmousi模型的近偏移距外推结果,计算结果验证了算法的稳定性和适用性.     

Application of genetic BP network to discriminating earthquakes and explosions

Introduction Artificial Neural Network (ANN) is an important branch of artificial intelligence. It is proposed on the foundation of the study on modern neural science, is a man-made network that can implement some functions based on the mans comprehensive understanding for cerebral neural network (HAN, WANG, 1997). ANN is a mathematical model of simplified human brain neural network and is used to simulate the structures and functions of human brain neural network. ANN is a complex netw…     

Coupled inverse modelling of groundwater flow and mass transport and the worth of concentration data

This paper presents the extension of the self-calibrating method to the coupled inverse modelling of groundwater flow and mass transport. The method generates equally likely solutions to the inverse problem that display the variability as observed in the field and are not affected by a linearisation of the state equations. Conditioning to the state variables is measured by an objective function including, among others, the mismatch between the simulated and measured concentrations. Conditioning is achieved by minimising the objective function by gradient-based methods. The gradient contains the partial derivatives of the objective function with respect to: log conductivities, log storativities, prescribed heads at boundaries, retardation coefficients and mass sources. The derivatives of the objective function with respect to log conductivity are the most cumbersome and need the most CPU-time to be evaluated. For this reason, to compute this derivative only advective transport is considered. The gradient is calculated by the adjoint-state method. The method is demonstrated in a controlled, synthetic study, in which the worth of concentration data is analysed. It is shown that concentration data are essential to improve transport predictions and also help to improve aquifer characterisation and flow predictions, especially in the upstream part of the aquifer, even in the case that a considerable amount of other experimental data like conductivities and heads are available. Besides, conditioning to concentration data reduces the ensemble variances of estimated transmissivity, hydraulic head and concentration.     

遥感数据的遗传-超平面分割算法

在传统的采用超平面作为判别边界的分割方法中，使用统计学的方法确定类判别界面，当区域间的统计值大于区域内的统计值时，就会出现类判决界面难于确定的问题。遗传算法的特点是进行全局优化搜索，利用这种算法优势可以解决传统算法难以解决的超平面空间定位问题，从而解决类判决界面的确定问题。通过EOS／MODIS图像数据的分割对该方法作了详细的介绍，其分类精度明显高于统计学分类方法。     

基于半分析算法的香港邻近海域叶绿素a浓度反演

为进一步了解香港近海水体特性及监测其水质状况,根据2001年3-5月在香港临近海域调查取得的实测资料,对该海域水体光谱进行解析,开发该海域叶绿素a浓度与色素吸收系数aph(675)的经验模型,具有较高相关性;用剖面数据外推及水体光谱模拟方法完成对水下表面遥感反射率光谱的推导;进而建屯反演低浓度区叶绿素a浓度的半分析算法,反演结果与实测值比较平均相对误差为45%,均方根差0.933,相关系数0.78,误差主要来源于外推演算及散射模型.结果表明该算法在低悬浮物低叶绿素浓度区域有一定适用性.     

锥束CT图像重建算法的快速实现

本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法,通过两种算法改进并结合基于共享内存的OpenMP并行技术和代码优化,实现了锥束CT图像的快速重建。基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明,图像重建速度得到了较大的提高,断层图像重建质量与FDK原型算法相当。