基于自适应遗传算法的CSAMT一维反演

发布时间：2018-03-18 01:00

  本文选题：CSAMT　切入点：一维反演　出处：《石油地球物理勘探》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：传统的CSAMT反演方法大多依赖于初始模型的选择,并且在反演过程中可能会因为出现病态矩阵而导致反演失败。本文提出了一种基于自适应遗传算法的CSAMT一维反演方法,该方法具有不依赖于初始模型的优点,并且反演过程中不会出现病态矩阵。首先,通过水平层状模型对标准遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明后者的改进效果;然后,在数据中加入随机噪声,证明其具有抗噪性;最后,将其运用到实测数据中,证明了该方法的实用性。
[Abstract]:Most of the traditional CSAMT inversion methods depend on the selection of the initial model, and the ill-conditioned matrix may lead to the inversion failure in the inversion process. In this paper, a CSAMT one-dimensional inversion method based on adaptive genetic algorithm is proposed. This method has the advantage of independent of the initial model, and there is no ill-conditioned matrix in the inversion process. Firstly, the standard genetic algorithm and the adaptive genetic algorithm are compared with the horizontal layer model to prove the improved effect of the latter. The random noise is added to the data to prove its anti-noise. Finally, the method is applied to the measured data to prove the practicability of the method.
【作者单位】： 国家地球物理探测仪器工程技术研究中心(吉林大学);吉林大学仪器科学与电气工程学院;
【基金】：吉林省科技厅发展计划重点项目(20100349) 国家潜在油气资源产学研用合作创新研究项目(OSR-02)联合资助
【分类号】：P631.325

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本文编号：1627262