一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法技术

本发明专利技术公开了一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法，包括：结合神经网络算法中的激活函数，采用自适应加权粒子群优化算法对圆锥形场源装置瞬变电磁数据进行反演，得到圆锥形场源瞬变电磁反演模型，用于地面瞬变电磁一维反演；将圆锥形场源瞬变电磁反演模型应用于一定量的理论地电模型，对圆锥形场源瞬变电磁反演模型的有效性进行验证。本发明专利技术具有较快的收敛速度和较高的计算精度，具有一定的稳定性，对于解决非线性的圆锥型场源装置瞬变电磁反演问题效果良好。问题效果良好。问题效果良好。

【技术实现步骤摘要】
一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法


[0001]本专利技术涉及瞬变电磁反演
，具体而言涉及一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法。

技术介绍

[0002]瞬变电磁法(TEM)是一种基于电磁感应原理的时域人工源电磁勘探方法。随着我国经济和城市化道路的飞速发展，以及人民生活水平的不断提高，许多地质灾害和人为地质问题严重影响着人们的日常生活和生产建设活动。人们越来越重视工程环境和地质问题，所有地质问题中与人类生产活动关系最直接的、最密切的是浅层地质问题，因此，浅层瞬变电磁法逐渐成为研究的焦点，也是亟待解决的技术难题。浅层瞬变电磁法是由传统瞬变电磁法发展而来的，在城市污染物探测，地下固体废物定位，考古挖掘，煤矿隧道以及城市和工程勘察等浅层探测领域应用广泛。
[0003]对于粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，简称PSO)算法，是一种智能群体非线性全局最优化算法，近年来，一些学者将其应用到地球物理反演中，均取得了良好的效果。程久龙等利用粒子群算法提出了一种适用于隧道及巷道超前探测的瞬变电磁和直流电法联合反演技术；MONTEIRO等利用粒子群算法对潜埋异常体的自然电位数据进行了反演，指出粒子群算法具有速度快和不需要初始模型的特点；李明星等利用粒子群算法实现了一种适用于巷道瞬变电磁探测的PSO
‑
DLS组合反演方法，解决了PSO算法后期寻优速度下降和DLS算法初始模型的给定问题。黄刚等采用粒子群优化算法(PSO)和神经网络算法(BP)对圆锥型场源探测数据进行反演的方案，改进了一种基于神经网络算法Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化(AWPSO)算法。
[0004]论文《圆锥型场源瞬变电磁数据AWPSO算法优化反演》提出了采用粒子群优化算法(PSO)和神经网络算法(BP)对圆锥型场源探测数据进行反演的方案，改进了一种基于神经网络算法Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化(AWPSO)算法，具有更高的全局搜索寻优能力和收敛速度快、计算精度高，且不需要初始模型；实验结果显示实测数据反演结果与高密度电法探测结果吻合，证明该算法能够对瞬变电磁探测数据进行反演计算且精度较高，可以在同类型的浅层探测任务中提供参考。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法，具有较快的收敛速度和较高的计算精度，具有一定的稳定性，对于解决非线性的圆锥型场源装置瞬变电磁反演问题效果良好。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]本专利技术实施例提出了一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法，所述反演方法包括以下步骤：
[0008]结合神经网络算法中的激活函数，采用自适应加权粒子群优化算法对圆锥形场源
装置瞬变电磁数据进行反演，得到圆锥形场源瞬变电磁反演模型，用于地面瞬变电磁一维反演；
[0009]将圆锥形场源瞬变电磁反演模型应用于一定量的理论地电模型，对圆锥形场源瞬变电磁反演模型的有效性进行验证。
[0010]进一步地，所述采用自适应加权粒子群优化算法对圆锥形场源装置瞬变电磁数据进行反演的过程包括：
[0011]S1，初始化粒子群并设置相关参数；
[0012]S2，计算每个粒子的适用度值f；
[0013]S3，更新粒子个体最优值Pbest和全局最优值Gbest；
[0014]S4，更新下述公式计算当前迭代时惯性因子w：
[0015][0016]式中，w为惯性因子，H为常数，C3为(0，1)之间分布的随机数，t为当前迭代次数，t
max
为最大迭代次数；
[0017]S5，根据下述公式计算当前迭代时粒子i到Pbest和Gbest的距离：
[0018][0019][0020]式中，i＝1,2
…
M，k＝1,2
…
T，T为最大迭代次数，M为种群粒子数，为粒子i到个体最优值Pbest的距离，为粒子i到全局最优值Gbest的距离，为个体最优值Pbest的空间位置，为粒子i的空间位置，为全局最优值Gbest的空间位置。
[0021]S6，根据下述公式更新加速度系数：
[0022][0023][0024][0025]式中，F(Q)表示自适应加权更新函数，A为曲线的陡度，是一个常数；b为曲线的峰值，c为曲线中心点的横坐标，d为正常数；Q为具体问题函数的输入，由惯性因子w的计算公式确定；Q是粒子和Pbest之间的距离，表示认知加速度系数，对于社会加速度系数，Q表示粒子与Gbest之间的距离；
[0026]S7，根据下述公式更新粒子i的空间位置和速度
[0027][0028][0029]式中，w为惯性因子，j为问题空间搜索维度，搜索空间为D维，r1和r2为(0,1)之间的随机数；
[0030]S8，判断是否满足收敛条件，如果是，输出最优路径，结束流程，否则，令k＝k+1，转
入步骤S2。
[0031]进一步地，所述对圆锥形场源瞬变电磁反演模型的有效性进行验证的过程包括以下步骤：
[0032]建立典型层状地电模型，采用圆锥形场源瞬变电磁反演模型对不同地电模型分别进行20次独立反演计算，取平均值作为地电模型的参数估计值，将反演结果与模型参数进行对比来评价反演算法的有效性，反演中求解观测数据与模拟数据感应电压的L1范数最小建立目标函数如下：
[0033][0034]式中，x
r
为真实地电模型；V
iobs
(x
r
)为实测数据，反演中用理论模型正演值代替；V
i
(x)表示反演模型计算中第i个采样道磁场的计算值；N为采样总时间道数；反演过程中均取种群粒子数为40，迭代次数为20。
[0035]进一步地，所述圆锥型场源装置的正演过程包括以下步骤：
[0036]将圆锥型场源装置产生的瞬变电磁响应视为多个圆形回线响应的叠加；
[0037]采用余弦折线逼近算法计算瞬变电磁时间域响应：
[0038][0039][0040]式中，Im[H
z
(w
i
)]，Re[H
z
(w
i
)]分别为垂直磁场H
z
频率域响应的实部和虚部，w
i
为第i个采样道磁场角频率，t为时间；
[0041]根据均匀半空间中心回线装置的瞬态响应解析表达式：
[0042][0043][0044]式中，I为发射电流，a为回线源半径，μ0为真空中磁导率，σ为均匀大地电导率。
[0045]本专利技术的有益效果是：
[0046](1)针对瞬变电磁法圆锥型场源装置，提出了一种基于Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化算法，通过两种测试函数的试算结果表明，改进的自适应加权粒子群(HMPSO)优化算法在收敛速度和寻优结果上均明显优于其他几种改进的粒子群优化算法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法，其特征在于，所述反演方法包括以下步骤：结合神经网络算法中的激活函数，采用自适应加权粒子群优化算法对圆锥形场源装置瞬变电磁数据进行反演，得到圆锥形场源瞬变电磁反演模型，用于地面瞬变电磁一维反演；将圆锥形场源瞬变电磁反演模型应用于一定量的理论地电模型，对圆锥形场源瞬变电磁反演模型的有效性进行验证。2.根据权利要求1所述的圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法，其特征在于，所述采用自适应加权粒子群优化算法对圆锥形场源装置瞬变电磁数据进行反演的过程包括：S1，初始化粒子群并设置相关参数；S2，计算每个粒子的适用度值f；S3，更新粒子个体最优值Pbest和全局最优值Gbest；S4，更新下述公式计算当前迭代时惯性因子w：式中，w为惯性因子，H为常数，C3为(0，1)之间分布的随机数，t为当前迭代次数，t
max
为最大迭代次数；S5，根据下述公式计算当前迭代时粒子i到Pbest和Gbest的距离：S5，根据下述公式计算当前迭代时粒子i到Pbest和Gbest的距离：式中，i＝1,2
…
M，k＝1,2
…
T，T为最大迭代次数，M为种群粒子数，为粒子i到个体最优值Pbest的距离，为粒子i到全局最优值Gbest的距离，为个体最优值Pbest的空间位置，为粒子i的空间位置，为全局最优值Gbest的空间位置；S6，根据下述公式更新加速度系数：S6，根据下述公式更新加速度系数：S6，根据下述公式更新加速度系数：式中，F(Q)表示自适应加权更新函数，A为曲线的陡度，是一个常数；b为曲线的峰值，c为曲线中心点的横坐标，d为正常数；Q为具体问题函数的输入，由惯性因子w的计算公式确定；Q是粒子和Pbest之间的距离，表示认知加速度系数，对于社会加速度系数，Q表示粒子与Gbest之间的距离；S7，根据下述公式更新粒子i的空间位置和速度和速度和速...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨海燕，刘志新，黄刚，杨夫杰，储丹华，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：