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基于不等式约束的三维电阻率探测混合反演方法
被引量：
3
1
作者
刘斌
刘征宇
+3 位作者
宋杰
聂利超
王传武
陈磊
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期820-832,共13页
三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反...
三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反演的文献.针对上述问题,融合线性与非线性反演方法的互补优势,提出了最小二乘法(线性方法)与改进遗传算法(非线性方法)相结合的混合反演方法的概念和思想.首先,提出了将介质电阻率变化范围作为不等式约束引入反演方程的思路,以实现压制多解性、提高可靠性的目标.提出了宽松不等式约束和基于钻孔推断的局部严格不等式约束的获取及定义方法.在此基础上,分别提出了基于不等式约束的最小二乘线性反演方法和遗传算法非线性反演方法.其次,对于遗传算法在变异搜索方向控制、初始群体产生等方面进行了改进,优化了其搜索方向和初始群体多样性.然后,提出了混合反演方法及其实现方案,利用改进遗传算法进行第一阶段反演,发挥其对初始模型的依赖程度低的优势,搜索到最优解附近的空间,输出当前最优个体;利用最小二乘法进行第二阶段反演,将遗传算法得到的当前最优个体作为初始模型,在最优解附近空间执行高效率的局部线性搜索,最终实现地电结构的三维成像.最后,开展了合成数据与实际工程算例验证,与传统最小二乘方法进行了对比,发现混合反演方法在压制多解性、摆脱初始模型依赖和提高反演效果方面有较好效果.
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关键词
三维电阻率法探测
混合反演
不等式约束
最小二乘线性反演
改进的遗传算
法
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职称材料
题名
基于不等式约束的三维电阻率探测混合反演方法
被引量：
3
1
作者
刘斌
刘征宇
宋杰
聂利超
王传武
陈磊
机构
山东大学岩土与结构工程研究中心
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期820-832,共13页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB036002
2015CB058101)
+3 种基金
国家重大科研仪器设备研制专项(51327802)
国家自然科学基金重点项目(51139004)
国家自然科学基金面上项目(51479104)
中国工程院咨询研究项目(2015-05-ZD-002)联合资助
文摘
三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反演的文献.针对上述问题,融合线性与非线性反演方法的互补优势,提出了最小二乘法(线性方法)与改进遗传算法(非线性方法)相结合的混合反演方法的概念和思想.首先,提出了将介质电阻率变化范围作为不等式约束引入反演方程的思路,以实现压制多解性、提高可靠性的目标.提出了宽松不等式约束和基于钻孔推断的局部严格不等式约束的获取及定义方法.在此基础上,分别提出了基于不等式约束的最小二乘线性反演方法和遗传算法非线性反演方法.其次,对于遗传算法在变异搜索方向控制、初始群体产生等方面进行了改进,优化了其搜索方向和初始群体多样性.然后,提出了混合反演方法及其实现方案,利用改进遗传算法进行第一阶段反演,发挥其对初始模型的依赖程度低的优势,搜索到最优解附近的空间,输出当前最优个体;利用最小二乘法进行第二阶段反演,将遗传算法得到的当前最优个体作为初始模型,在最优解附近空间执行高效率的局部线性搜索,最终实现地电结构的三维成像.最后,开展了合成数据与实际工程算例验证,与传统最小二乘方法进行了对比,发现混合反演方法在压制多解性、摆脱初始模型依赖和提高反演效果方面有较好效果.
关键词
三维电阻率法探测
混合反演
不等式约束
最小二乘线性反演
改进的遗传算
法
Keywords
3D electrical resistivity detection
Joint inversion
Inequality constraints
Least square linear inversion method
Improved genetic algorithm
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不等式约束的三维电阻率探测混合反演方法
刘斌
刘征宇
宋杰
聂利超
王传武
陈磊
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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