应用闪电连接过程优化算法反演多阶瑞雷波频散曲线

学术精汇

作者：

付宇1 2 艾寒冰1 2 姚振岸1 2 李红星1 2 田宵1 2 张杏棉1 2

作者单位：

1. 江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心(东华理工大学)2. 东华理工大学地球物理与测控技术学院

摘要：

在瑞雷波勘探中，频散曲线反演是获取地下地层信息的关键，具有多参数、多极值特征。传统的全局优化算法，如粒子群（PSO）算法、遗传算法（GA）等，进行频散曲线反演时存在收敛速度慢、求解精度低等问题。为此，将一种新颖的全局优化算法——闪电连接过程优化（Lightning Attachment Procedure Optimization，LAPO）算法用于频散曲线反演。LAPO算法受自然界中闪电下行先导和上迎先导连接过程的启发所提出，通过模拟自然界中闪电形成过程寻求最优解。该算法全局搜索和局部开发能力都强，无需进行参数调整。使用理论地质模型和实际数据进行测试，结果表明：与PSO算法相比，LAPO算法具有收敛速度快、求解精度高、算法性能稳定的特点；LAPO算法不仅适用于基阶频散曲线反演，而且适用于多阶频散曲线反演，是瑞雷波频散曲线定量解释的有效工具。

关键词：

瑞雷波频散曲线反演多阶全局优化闪电连接过程优化算法

刊期：

2023，4（58）

所属栏目：

处理技术

基金资助：

国家自然基金项目“黏弹各向异性介质复杂震源机制解析与微地震响应高精度正演”(42004113),江西省自然科学基金项目“复杂介质微地震响应无网格高精正演与震源机制解析”(20212BAB211003),“基于人工智能的江西地区天然地震和非天然地震事件识别方法研究”(2022AB213047),江西省大学生创新创业项目“探地雷达在植物根干探测中的应用研究”(S202210405012),“基于机器学习的瑞雷面波反演方法研究”(S202210405013),“南昌市地下空间微动探测方法研究”(S202210405016),东华理工大学研究生创新基金项目“利用地脉动资料研究萍乡矿区地壳浅层三维横波速度结构”(YC2021-S644)

分类号：

P631

DOI：

10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2023.04.008

页数：

页码：

830-838

来源期刊

石油地球物理勘探