本文選題：CSAMT　切入點：一維反演　出處：《石油地球物理勘探》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的CSAMT反演方法大多依賴于初始模型的選擇,并且在反演過程中可能會因為出現(xiàn)病態(tài)矩陣而導(dǎo)致反演失敗。本文提出了一種基于自適應(yīng)遺傳算法的CSAMT一維反演方法,該方法具有不依賴于初始模型的優(yōu)點,并且反演過程中不會出現(xiàn)病態(tài)矩陣。首先,通過水平層狀模型對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行比較,證明后者的改進(jìn)效果;然后,在數(shù)據(jù)中加入隨機(jī)噪聲,證明其具有抗噪性;最后,將其運用到實測數(shù)據(jù)中,證明了該方法的實用性。
[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.
【作者單位】： 國家地球物理探測儀器工程技術(shù)研究中心(吉林大學(xué));吉林大學(xué)儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】：吉林省科技廳發(fā)展計劃重點項目(20100349) 國家潛在油氣資源產(chǎn)學(xué)研用合作創(chuàng)新研究項目(OSR-02)聯(lián)合資助
【分類號】：P631.325

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本文編號：1627262