基于粒子群优化算法和F分布的微震源三步定位方法

微震源定位问题是页岩气勘探、矿山微震研究的重要内容之一。为减小微震定位误差、解决粒子群算法求解微震源反演模型不稳健的情况，采用线性定位法、Geiger法、粒子群优化算法等组成的三步反演法进行微震源定位求解，并研究了粒子群优化算法随机粒子分布类型等对定位结果的影响。第一步，建立线性定位方程组，求解得到初始震源近似解，将其作为Geiger法的初值，计算得到第一步震源近似解结果；第二步，结合第一步定位结果和阈值，设计循环判定准则，执行PSO算法的多次循环，直至达到最大迭代次数后停止，得到第2步的震源近似解；第三步，重复执行第二步若干次得到近似解集合，利用质心法得到最终结果。研究结果表明：三步反演方法相对于单一遗传算法、模拟退火算法或者粒子群算法的定位精度更高，算法更加稳健；群体优化算法的参数对定位效果影响较大，基于F分布的PSO算法更加适合微震源定位，相对于传统正态分布和均匀分布，具有更快的定位求解速度和更精确的定位结果；微震源的三步反演方法在矿山微震源定位精度和算法稳健方面有一定参考价值。