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《中国地质大学》 2007年
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量子遗传算法及其在地球物理反演中的应用研究

罗红明  
【摘要】: 地球是人类赖以生存和发展的空间。人类有史以来就一直执着地对地球进行着探索,希望揭开地球内部的奥秘,渴望认识地球的起源及其演化。地球科学的基本任务是认识地球,同时为人类生存和生活服务,包括石油矿产资源勘查、基础工程建设、环境保护和灾害防治等。 在资源矛盾日益突现的今天,节约能源和加强勘探是实现经济持续稳定增长、社会安定团结、人民生活不断改善的有效手段。作为勘探资料最终解释重要参考的地球物理反演结果,是指导勘探开发的重要手段。然而,常规的反演方法越来越难满足现在地下情况更复杂、处理标准更高的要求。所以,引入新的更优的反演思想和方法是改善这种状况的重要途径之一。 上世纪90年代迅速发展起来的以量子计算机为基础的量子计算方法以其在理论上证实具有超强的计算速度、指数级的存储容量、更好的稳定性和有效性被誉为未来计算科学发展的方向之一。以量子理论为基础的量子遗传算法,可以在一定程度上提高计算效率和克服陷入局部极值。从理论上看,量子遗传反演方法不但具有量子计算得的一些特征,而且具有非线性优化算法的许多优点:不受初始模型选取的限制;可以方便的与其它优化算法进行综合(联合或混合)反演;还可以实现并行计算,使其计算量大大减少等。 论文在充分分析了当前地球物理反演的要求和现有方法的种种不足的前提下,兼顾算法全局搜索和迅速收敛两个核心要求,首次引入了已经在其它优化领域成功应用的量子遗传算法。该方法由于采用了量子位编码,量子旋转门定向更新的策略,使得算法具有一定的并行运算能力和量子的隧道效应,计算精度和收敛速度得到大大提高。 本论文围绕量子遗传算法在地球物理反演中的应用研究这一前沿课题,分五个部分来论述: 第一部分首先简要阐述本文反演研究问题的提出,课题研究的意义,研究的思路和主要内容,主要创新和贡献等几个方面内容。 第二部分主要简要回顾了非线性反演方法的提出;非线性反演方法的发展和分类;介绍了模拟退火、遗传算法、人工神经网络以及中国地质大学(武汉)新提出和实践的多尺度反演法、同伦反演方法、粒子群反演算法、模拟原子跃迁反演方法等主要非线性反演方法。并对非线性反演方法优势和局限性进行了评述,就反演问题的非线性与多极值、反演解存在性、非唯一性和稳定性、计算量问题等进行了讨论,指出了地球物理非线性反演的理论和方法的研究仍将是今后反演发展的主要方向,并可望在不久以后取得重大进展。 第三部分介绍了量子力学中的量子态、量子门等几个基本概念,并简要介绍了量子退火算法、量子遗传算法、量子神经网络算法等几种基于量子理论的优化算法。 第四部分和第五部分是本文的主要内容。第四部分结合量子遗传算法优化原理和算法实现过程中的一些关键技术,如量子门的定向更新,自适应步长搜索策略等,针对地球物理反演问题的非线性、多极值等特点提出一套可行的实现方案,并设计了量子遗传算法地球物理反演的详细实现流程。 第五部分是理论与实际资料试验,先从理论模型开始,研究量子遗传方法在大地电磁反演以及地震波阻抗反演中的可靠性,并对其抗噪能力和计算效率进行了大量计算试验,并对反演结果进行了分析,得到令人满意的结果。然后,论文分别将量子遗传方法用于实际的鄱阳地区大地电磁数据和大庆地区地震数据进行反演,研究了该方法对实际资料的反演效果和计算效率,均取得了很好的效果。 本文的创新在于首次在国内将量子遗传算法成功地引入地球物理资料反演,并获得了成功。目前的理论分析和本文的结果已经表明,量子遗传算法是一种非常有效的全局非线性反演方法,用于地球物理反演的可行的。该方法不依赖于初始模型的选取,搜索全局性好,由于引入量子编码概念,算法具有量子隧道效应和量子计算的并行性,使得其种群规模小,寻优能力强,收敛速度快,且其计算量相对于传统非线性随机搜索方法已大大减少等优点。它已成功应用于多个领域。该算法在理论上非常适合于非线性、多极值的地球物理反演问题,必将能在地球物理反演领域广泛应用。 总之,地球物理学承担了未来地球科学理论的进展和社会发展先导学科的重任,需要引进其它学科先进的思想和方法,才能有效解决当前资源勘查和国民经济建设中更复杂的实际问题。在地球物理方法解决实际问题过程中,都必须在地质理论或地质规律性认识的指导下,求取合理的解释结果。只有地质和地球物理紧密地结合起来,才能有效地解决实际问题。目前,量子遗传算法的研究还处于探索阶段,其理论还有待完善。量子遗传算法来解决地球物理反演问题,还需要针对实际问题进行更多探索。
【学位授予单位】:中国地质大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:P631

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【引证文献】
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1 梁青;月球重力异常特征与三维密度成像研究[D];中国地质大学;2010年
2 罗德江;基于核方法的井—震多属性碎屑岩储层预测技术研究[D];成都理工大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 岳克强;智能优化算法及在通信中的应用研究[D];杭州电子科技大学;2009年
2 白俊雨;多智能体遗传算法在地球物理反演中的应用研究[D];成都理工大学;2010年
【参考文献】
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1 袁书卿,张葛祥;基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计[J];电讯技术;2003年05期
2 解光军,庄镇泉;量子神经计算模型研究[J];电路与系统学报;2002年02期
3 李飞,赵生妹,郑宝玉;量子神经元特性研究[J];电路与系统学报;2004年04期
4 邹谊,庄镇泉,李斌;基于量子遗传算法的嵌入式系统软硬件划分算法[J];电路与系统学报;2004年05期
5 张霖斌,姚振兴;层状介质参数反演的混合最优化法[J];地球物理学进展;2000年01期
6 张霖斌,姚振兴;层状介质的声波波动方程反演[J];地球物理学进展;2000年02期
7 杨文采;非线性地球物理反演方法:回顾与展望[J];地球物理学进展;2002年02期
8 杨光大,陈湛文;地震资料波阻抗多尺度融合反演[J];地球物理学进展;2005年03期
9 侯遵泽,杨文采;中国重力异常的小波变换与多尺度分析[J];地球物理学报;1997年01期
10 孟鸿鹰,刘贵忠;小波变换多尺度地震波形反演[J];地球物理学报;1999年02期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 杨生;大地电磁测深法环境噪声抑制研究及其应用[D];中南大学;2004年
【共引文献】
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1 梁学斌;;离散Hopfield神经网络的统一描述[J];安徽大学学报(自然科学版);1993年02期
2 齐名军;王鹏宇;;量子人工鱼群算法[J];安徽农业科学;2012年08期
3 高志明,关岩,于洪梅,吴秀红,李井会;人工神经网络在化学中的应用进展[J];鞍山钢铁学院学报;2000年03期
4 马宏源;杨晓翠;李伟;;量子算法的研究进展[J];白城师范学院学报;2011年05期
5 刘文彬;刘保国;刘中战;崔少东;;基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识[J];北京交通大学学报;2009年04期
6 高学金;王普;孙崇正;易建强;张亚庭;张会清;;基于实数编码的自适应遗传算法及应用[J];北京工业大学学报;2007年02期
7 黄民;刘秀丽;谢厚正;;高档数控机床刀具磨损故障监测方法及实验系统[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2012年01期
8 高彬;吕善伟;郭庆丰;张娜;;遗传算法在电子战干扰规划中的应用[J];北京航空航天大学学报;2006年08期
9 李大林;李杰;;基于PSO算法的多巡飞器任务分配方法[J];北京理工大学学报;2010年12期
10 钟义信;;神经元网络——它的背景、进展和问题[J];北京邮电学院学报;1990年02期
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1 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
2 王锡淮;杨英;肖健梅;;量子遗传算法在物流配送计划中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;Synthesis of Boolean Networks Via Semi-tensor Product[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
4 ;A Multiple Tuning Method for PID Controllers Using Constrained Particle Swarm Optimization[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
5 李勇刚;李浩;阳春华;王莎;;基于NIWVP-PSO的沉铁过程铁离子浓度软测量[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
6 李志华;刘兴平;张玲玲;;二维离散小波变换在磁测资料处理中的应用研究[A];全国成矿理论与深部找矿新方法及勘查开发关键技术交流研讨会论文集[C];2010年
7 段联合;;论地质学的实践[A];中国自然辩证法研究会地学哲学委员会第十届学术会议代表论文集[C];2005年
8 李琼;李正文;钱一雄;王咸彬;;塔中围斜区东河砂岩地震速度分布特征与储层预测[A];中国西部复杂油气藏地质与勘探技术研讨会论文集[C];2006年
9 ;Joint inversion of seismic data for acoustic impedance[A];中国科学院地质与地球物理研究所二○○四学术论文汇编·第一卷(地球深部)[C];2004年
10 丁继才;常旭;刘伊克;汪长永;;反射地震数据的逐层波形反演[A];中国科学院地质与地球物理研究所2007学术论文汇编(第四卷)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曹学伟;基于大地测量资料的区域构造应力场反演及模型研究[D];山东科技大学;2010年
2 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
6 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
7 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
8 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
9 杨夕辉;云南中甸地区斑岩铜矿成矿规律与勘查评价[D];中国地质大学(北京);2010年
10 付晓薇;基于量子力学的图像处理方法研究[D];华中科技大学;2010年
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1 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
2 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 徐小任;基于BP神经网络的城镇网络地价评估模型研究[D];广西师范学院;2010年
4 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
5 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
6 王捷;数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究[D];浙江理工大学;2010年
7 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
8 雷明杰;神经网络和遗传算法在中厚板轧机中的应用研究[D];郑州大学;2010年
9 张华杰;模糊神经网络在肺癌诊断中的应用[D];郑州大学;2010年
10 赵振霞;基于神经网络的节水灌溉适宜技术优选模型研究及系统开发[D];山东农业大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 徐正光,王淑盛,刘冀伟,王志良,史立峰;基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用[J];北京科技大学学报;2005年01期
2 高君;王建民;云美厚;黄宝顺;张国才;;地震属性优化及其在储层预测中的应用[J];Applied Geophysics;2006年04期
3 邓小英;李月;;基于Ricker子波核的支持向量回归方法及其在地震勘探记录去噪处理中的应用[J];吉林大学学报(地球科学版);2007年04期
4 曾文冲;低电阻率油气层的类型、成因及评价方法(上)[J];地球物理测井;1991年01期
5 邵维志,李浩,刘辉,丁娱娇;大港白水头地区低阻油气层测井评价[J];测井技术;2001年02期
6 杨斌;匡立春;孙中春;施泽进;;一种用于测井油气层综合识别的支持向量机方法[J];测井技术;2005年06期
7 钟仪华;李榕;;基于主成分分析的最小二乘支持向量机岩性识别方法[J];测井技术;2009年05期
8 张莹;潘保芝;;基于主成分分析的SOM神经网络在火山岩岩性识别中的应用[J];测井技术;2009年06期
9 何大阔,王福利,贾明兴;遗传算法初始种群与操作参数的均匀设计[J];东北大学学报;2005年09期
10 何晓薇,樊龙飞,查光明;基于二阶、四阶累积量的盲解卷积准则[J];电子科技大学学报;1998年04期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 薛宏涛;基于协进化机制的多智能体系统体系结构及多智能体协作方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
2 敬荣中;地球物理非线性联合反演方法研究[D];中南大学;2002年
3 吴世旗;基于测井-地震多属性分析的储层预测方法及应用[D];中国地质大学(北京);2005年
4 冯斌;群体智能优化算法及其在生化过程控制中的应用研究[D];江南大学;2005年
5 甘其刚;川西坳陷深层致密非均质裂缝性气藏地震识别技术研究[D];成都理工大学;2005年
6 郭刚明;地震属性技术的研究与应用[D];西南石油学院;2005年
7 赵波;群集智能计算和多智能体技术及其在电力系统优化运行中的应用研究[D];浙江大学;2005年
8 姜秀清;储层地震属性优化及属性体综合解释[D];中国科学院研究生院(广州地球化学研究所);2006年
9 张厚柱;综合储层物性参数约束反演[D];清华大学;1996年
10 马杰;智能计算在CDMA多用户检测中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
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1 张晓琴;基于高阶谱理论盲均衡算法的研究[D];太原理工大学;2003年
2 罗德江;地震属性优化和神经网络在储层预测中的应用[D];成都理工大学;2006年
3 方建斌;基于KPCA的图像匹配算法研究[D];武汉理工大学;2006年
4 荣军;仿生算法在多用户检测中的应用研究[D];南京理工大学;2007年
5 苏锦义;新场气田须家河组二段裂缝—孔隙性储层综合预测[D];成都理工大学;2008年
6 黎华继;新场气田须二气藏储层评价及综合预测研究[D];成都理工大学;2008年
7 郭建华;基于二阶统计量子空间盲均衡算法的研究[D];太原理工大学;2008年
8 倪凤田;基于地震属性分析的储层预测方法研究[D];中国石油大学;2008年
9 丁礼良;量子神经网络模型及其算法研究[D];西北大学;2009年
10 刘爱疆;川西XC地区典型致密碎屑岩储层岩石物理研究[D];成都理工大学;2010年
【二级引证文献】
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1 杜劲松;陈超;梁青;王林松;张毅;王秋革;;球冠体积分的重力异常正演方法及其与Tesseroid单元体泰勒级数展开方法的比较[J];测绘学报;2012年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 陈超;梁青;杜劲松;;球坐标系中的卫星重力三维反演方法研究[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年
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1 吴尚尉;多波叠前AVA反演中的混沌遗传优化方法研究[D];成都理工大学;2011年
2 丁锐;免疫优化算法在正交小波盲均衡中的应用研究[D];安徽理工大学;2012年
【二级参考文献】
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1 刘大鹏,唐国庆,陈珩;基于Tabu搜索的电压控制分区[J];电力系统自动化;2002年06期
2 谢开贵,周家启;基于免疫算法的配电网开关优化配置模型[J];电力系统自动化;2003年15期
3 王赛一,王成山;配电网中辐射线路的最优分段处理[J];电力系统自动化;2005年08期
4 解光军,庄镇泉;量子神经计算模型研究[J];电路与系统学报;2002年02期
5 王家映;电磁阵列剖面法的基本原理[J];地球科学;1990年S1期
6 罗志琼;用电磁阵列剖面法压制MT静态效应影响的研究[J];地球科学;1990年S1期
7 詹麒;塔里木盆地东北部的大地电磁测深工作及其初步地质成果[J];地球科学;1990年S1期
8 姚姚;用非线性遗传反演方法进行自动静校正[J];地球科学;1996年01期
9 师学明,王家映;一维层状介质大地电磁模拟退火反演法[J];地球科学;1998年05期
10 赵改善;求解非线性最优化问题的遗传算法[J];地球物理学进展;1992年01期
【相似文献】
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1 陈震,杨学祥;解地球物理反演中病态方程组的一个方法[J];吉林大学学报(地球科学版);1991年04期
2 立早;;地球物理反演学术讨论会在上海举行[J];石油地球物理勘探;1987年01期
3 张剑峰,孙焕纯;地球物理反演的Monte Carlo解法[J];石油物探;1993年01期
4 蔡宗熹;;勘探地球物理反演数学软部件库[J];物探化探计算技术;1993年04期
5 王正茂;;大回线瞬变电磁法在陕西秦岭某铅锌矿探测中的应用[J];内蒙古石油化工;2008年03期
6 贾建秀;王喜臣;徐宝慈;;羌塘盆地那底岗日山前区的地球物理反演解释[J];世界地质;2008年03期
7 李洪奇,刘洪,李幼铭;混沌控制反演系统构造及算法逻辑设计[J];地球科学-中国地质大学学报;2001年01期
8 陈丽虹,孙建国,吴燕冈,王忠仁,韩立国,朱建伟;地球物理反演的拟线性近似方法综述[J];地球物理学进展;2002年03期
9 骆循;;ART算法及其在地球物理反演中的应用[J];物探化探计算技术;1987年01期
10 杨文采;神经网络算法在地球物理反演中的应用[J];石油物探;1995年02期
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1 陈华根;吴健生;王家林;陈冰;;地球物理反演成果可视化技术研究[A];中国地球物理.2003——中国地球物理学会第十九届年会论文集[C];2003年
2 张小路;罗润林;;群体优生进化变异遗传算法在地球物理反演中的应用[A];中国地球物理学会年刊2002——中国地球物理学会第十八届年会论文集[C];2002年
3 江为为;宋海斌;王赟;姚长利;郝天珧;;地球物理反演与综合解释系统的研究及其应用[A];中国科学院地质与地球物理研究所2002学术论文摘要汇编[C];2002年
4 张丽琴;王家映;;多尺度同伦反演方法及在地球物理反演中的应用[A];中国地球物理.2003——中国地球物理学会第十九届年会论文集[C];2003年
5 刘福平;杨长春;;孔隙度敏感系数的数值计算[A];中国科学院地质与地球物理研究所二○○三学术论文汇编·第四卷(油气资源)[C];2003年
6 魏超;李小凡;张美根;;基于量子蒙特卡罗的地球物理反演方法[A];中国科学院地质与地球物理研究所2008学术论文汇编[C];2009年
7 王忠仁;孙建国;陈丽虹;;任意散射条件下地震散射成像方法研究[A];2001年中国地球物理学会年刊——中国地球物理学会第十七届年会论文集[C];2001年
8 郭志宏;管志宁;熊盛青;;航磁异常总梯度模的实用化改进方法[A];中国地球物理.2003——中国地球物理学会第十九届年会论文集[C];2003年
9 柳江琳;白武明;孔祥儒;朱茂旭;;壳内花岗岩玄武岩和辉橄岩电导率[A];1999年中国地球物理学会年刊——中国地球物理学会第十五届年会论文集[C];1999年
10 杨晓春;李小凡;张美根;;地震波非线性反演新方法[A];中国地球物理学会年刊2002——中国地球物理学会第十八届年会论文集[C];2002年
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1 特约记者 郭戈 刘洁 徐丛荣 陈华文 曹南燕;祖国在我心中[N];中国国土资源报;2011年
2 宁津生 陈军 晁定波;获取地球内部信息的间接方法[N];中国测绘报;2002年
3 本报见习记者 徐梓;关键在于如何将科学技术转化为生产力[N];人民政协报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 罗红明;量子遗传算法及其在地球物理反演中的应用研究[D];中国地质大学;2007年
2 于常青;鄂北地区储层地球物理联合反演技术[D];中国地质大学(北京);2005年
3 李昱;川西地区地壳三维速度结构环境噪声高分辨率地震成像研究[D];中国地震局地质研究所;2009年
4 王文娟;地球物理反演中病态矩阵方程正则化解算方法研究[D];成都理工大学;2010年
5 张凌云;高密度电阻率勘探反演的非线性方法研究[D];太原理工大学;2011年
6 梁青;月球重力异常特征与三维密度成像研究[D];中国地质大学;2010年
7 彭淼;大地电磁与天然地震数据联合反演研究[D];中国地质大学(北京);2012年
8 熊杰;基于地质约束的感应测井非线性正反演研究[D];中国地质大学(北京);2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈科;基于模拟退火的谱反演方法研究[D];中国石油大学;2010年
2 白俊雨;多智能体遗传算法在地球物理反演中的应用研究[D];成都理工大学;2010年
3 黄园;综合方法找矿及其在查干地区的应用[D];中国地质大学(北京);2011年
4 陈发裕;大地电磁正则化反演及其应用研究[D];中南大学;2011年
5 索奎;重震联合反演地壳上地幔密度结构[D];中国地质大学(北京);2013年
6 于淼;基于BP-GA混合算法的微震反演研究[D];吉林大学;2013年
7 王猛;瞬变电磁测深非线性反演理论的研究[D];石家庄经济学院;2012年
8 王天意;直流电阻率测深非线性反演理论的研究[D];石家庄经济学院;2011年
9 籍炜;可控源电磁数据一维时频联合反演研究[D];中南大学;2012年
10 孙中科;基于相关分析的混沌—粒子群重、磁联合反演[D];中南大学;2012年
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