基于混合智能算法優(yōu)化的大地電磁反演法研究

王 新，白寧波，周君君，王玉喜

(1.河南理工大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院，河南 焦作 454000；2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)地球物理與空間信息學(xué)院，湖北 武漢 430074； 3.河南景惠科技有限公司，河南 鄭州 450002)

0 引 言

大地電磁測深(Magnetotelluric，MT)是一種發(fā)展較早的地球物理勘探方法，該方法利用天然的電磁場作為場源進(jìn)行研究地球內(nèi)部的電性結(jié)構(gòu)，如今已廣泛應(yīng)用于固體礦產(chǎn)的勘察、石油天然氣的勘探等各個領(lǐng)域[1-2]。大地電磁反演是大地電磁測深的關(guān)鍵步驟之一，而反演算法的優(yōu)劣將直接影響最后的解釋結(jié)果。目前，大地電磁反演算法可分為線性算法和非線性算法，這2種算法的區(qū)別在于是否對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性化處理[3]。一維典型的線性反演算法包含Occam法，馬夸特法(Marquart)，正則化方法等[4-6]。但是反演問題本身存在非線性、不適定性和解的非一性等問題，因此線性化反演算法容易使反演陷入局部極小值，并且線性算法反演是否成功還依賴于對初始模型的選擇。為了克服線性算法的缺陷，一些學(xué)者將遺傳算法[7]、模擬退火法[8]、粒子群算法[9]、差分進(jìn)化算法[10-11]、人工魚群算法[12]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]和一些改進(jìn)的群智能算法[14-17]引入大地電磁的反演之中，并取得較好的效果。

目前，單一非線性算法針對大地電磁進(jìn)行反演時仍然存在收斂速度慢，求值精度低，尤其是隨著反演層數(shù)的增多，會導(dǎo)致反演的維度增加，這使得單一的非線性算法很難滿足反演精度和效率的需求。相關(guān)學(xué)者已經(jīng)結(jié)合其他算法對單一的非線性智能算法進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用到反演中[18-20]。……