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《中国海洋大学》 2014年
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浅海水体一维全波形反演研究

崔晓  
【摘要】:自从2003年,Holbrook首次成功将反射地震学方法应用在物理海洋学研究中以来,地震海洋学得到了快速发展。目前,地震海洋学已经能够对海洋峰、水团边界、中尺度涡旋、内波等物理海洋现象成像。此外一些地球物理学家也通过使用AVO反演、波阻抗反演以及全波形反演的方法对水体地震资料进行反演求得海水的速度、温度和盐度。 目前,地震海洋学多应用于深海区域,与深海大洋相比,近海水域与人类活动更加息息相关,其中,水体的温盐结构对大型跨海大桥、海底隧道、港口的建设都有着重要意义。 全波形反演通过使正演合成地震记录和观测地震记录的残差最小化来反演得到水体模型参数,它具有精确刻画水体结构细节的潜力。由于水体中温盐界面近似水平,声波速度横向变化较小,没有转换横波且层间多次波反射微弱可以忽略不计,海洋水体反射地震记录非常适合做一维全波形反演。 本文使用时间域声波方程正演作为水体一维波形正演的基本方法,针对浅海水体模型参数较少,正演计算量较小的特点,尝试采用完全非线性反演方法作为一维波形反演的基本方法,与局部线性化方法相比,完全非线性反演方法具有对初始模型依赖较小,无需计算目标函数对模型参数导数信息的优点。 全波形反演中,由于目标函数与模型参数之间为复杂的非线性函数关系且包含多个极值点,常规的遗传算法容易出现早熟现象而使反演结果陷入局部极小值。针对这一问题,可以引入小生境技术来丰富种群的多样性进行改善。此外,粒子群算法具有概念简明、参数设置少、收敛速度快、对种群规模要求较低的优点,在小生境遗传算法反演之前,可以快速较大幅度的提高随机初始种群的适应度值,加快算法的收敛速度。在小生境遗传算法反演之后,较小惯性权重的粒子群算法还可以对反演结果进一步的局部寻优。因此,文中采用了一种基于基本粒子群算法和小生境遗传算法结合的方法对实际CTD数据合成的一维水体地震记录进行反演试验取得了良好的效果。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P631.46

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