位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
人工蜂群算法的电震非线性联合反演研究
  • ISSN号:1004-2903
  • 期刊名称:《地球物理学进展》
  • 时间:0
  • 分类:P631[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083, [2]石家庄经济学院勘查技术与工程学院,石家庄050031, [3]中国地质大学,北京100083
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863)(2013AA0639)之“航空地球物理遥感综合探测技术与解释系统研究”(2013AA063905); 国家自然科学基金项目(41130637)、国家自然科学基金项目(41374133); 河北省科技支撑计划项目(13274216)联合资助;致谢感谢中国国土资源航空物探遥感中心和石家庄经济学院各位同事在研究期间给予的支持与帮助.感谢承德水文地质工程地质勘查院提供的钻孔资料.感谢审稿人对文章提出的宝贵建议.
中文摘要:

本文为解决直流电阻率法和瑞雷面波法反演存在的多解性问题,构建了新的电震联合反演目标函数,通过增加不同地球物理响应的反演参数,利用权系数调节各参数对反演结果的影响,实现同步联合反演,从而减少多解性.引入人工蜂群算法求解目标函数,有效解决了传统反演方法将非线性问题线性化处理产生的细节信息丢失问题,提高了反演精度.经过对较为复杂的四层速度递增AA型和四层含低速夹层HA型理论模型和实例数据的反演验证,表明基于人工蜂群算法的非线性联合反演能够有效减少单一方法多解性问题并提高反演精度.

英文摘要:

In this paper,we establish a new joint inversion objective function to solve the multiple solutions problem in DC resistivity method and Rayleigh wave method,by adding different geophysical response inversion parameters,using weighting coefficient to adjust the influence of various parameters on the inversion results to realize the synchronous joint inversion.We introduce artificial bee colony algorithm to solve the objective function.Artificial bee colony algorithm effectively solves details information loss problem producing in linearization of nonlinear problems.This method improves the inversion accuracy.After inversion validation for four layers velocity increment AA model, four layers low velocity interlayer HA model and instance data,shows that nonlinear joint inversion based on artificial bee colony algorithm can effectively reduce multiple solutions of single method and improve the inversion accuracy.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《地球物理学进展》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院地质与地球物理研究所 中国地球物理学会
  • 主编:刘光鼎
  • 地址:北京市9825信箱
  • 邮编:100029
  • 邮箱:prog@mail.igcas.ac.cn
  • 电话:010-82998113 62369620
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-2903
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2982/P
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18579