【摘要】：目前,各種主、被動源瑞雷波勘探方法在近地表探測中扮演著日益重要的角色,利用瑞雷波頻散曲線反演可以得到近地表橫波速度信息,但是瑞雷波頻散曲線反演問題是高度非線性的全局優(yōu)化問題。為了緩解陷入局部最優(yōu)解的風險,本文將一種新的全局優(yōu)化方法一洗牌蛙跳算法引入到瑞雷波頻散曲線反演中。洗牌蛙跳算法是一種群智能優(yōu)化算法,通過模擬青蛙種群的覓食行為來實現(xiàn)最優(yōu)化問題的求解,具有計算速度快,需要調整的參數(shù)少,全局尋優(yōu)能力強的優(yōu)點。為了檢驗洗牌蛙跳算法的可靠性和計算能力,首先對不含噪聲和含噪聲的四層理論模型進行了反演試算。然后,利用不含噪聲數(shù)據對洗牌蛙跳算法與粒子群優(yōu)化算法進行比較分析。最后,對實際數(shù)據進行反演,以檢驗洗牌蛙跳算法的實用性。理論地層模型和實際數(shù)據的測試結果表明:洗牌蛙跳算法可以有效地定量解釋瑞雷波頻散曲線,收斂速度、反演精確總體優(yōu)于經典粒子群優(yōu)化算法與改進粒子群優(yōu)化算法,具有很大的發(fā)展?jié)摿Α?br/>[Abstract]:At present, a variety of active and passive sources Rayleigh wave exploration methods play an increasingly important role in near-surface detection, using Rayleigh wave dispersion curve inversion can obtain near surface shear wave velocity information. But the Rayleigh wave dispersion curve inversion problem is a highly nonlinear global optimization problem. In order to mitigate the risk of falling into the local optimal solution, a new global optimization method, shuffle breaststroke algorithm, is introduced into the Rayleigh wave dispersion curve inversion. Shuffling breaststroke algorithm is an intelligent optimization algorithm, which can solve the optimization problem by simulating the foraging behavior of frog population. It has the advantages of fast calculation speed, few parameters to be adjusted and strong global optimization ability. In order to test the reliability and computational ability of the shuffling breaststroke algorithm, a four-layer theoretical model with no noise and noise is first inversed. Then, the noise-free data is used to compare the shuffle breaststroke algorithm and particle swarm optimization algorithm. Finally, the actual data are retrieved to test the practicability of the shuffling breaststroke algorithm. The test results of theoretical stratigraphic model and actual data show that the shuffling breaststroke algorithm can effectively explain Rayleigh wave dispersion curve, converge speed, and the inversion accuracy is better than classical particle swarm optimization algorithm and improved particle swarm optimization algorithm. It has great potential for development.
【作者單位】： 中國石油大學(華東);華北油田友信勘探開發(fā)公司;
【基金】：supported by the National Natural Science Foundation of China(No.41374123)
【分類號】：P631.4

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本文編號：2212400