[发明专利]一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及瞬变电磁反演技术领域，具体而言涉及一种圆锥形场源瞬变电磁优化反演方法。

背景技术

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。

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。

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。

发明内容

本发明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。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明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：

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。

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：

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：