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基于改进遗传算法的瑞雷波频散曲线反演

毛承英  
【摘要】: 瑞雷波勘探具有快速、经济、轻便、无损、衰减小、抗干扰能力强且不受各地层速度关系的影响等优点,它已被广泛应用于地球物理勘探、人工地震勘探及超声无损检测等领域。通过反演瑞雷波频散曲线可以获取横波速度、地层厚度、变形模量、抗压抗折强度、地基承载力、泊松比、标准贯入击数等物理力学参数。 反演方面的研究是瑞雷波勘探的核心。遗传算法因其对初始模型要求较宽松,无需计算导数信息,易于实现等优点,比较适合于解决非线性、多参数的瑞雷波频散曲线反演问题,但其计算量大、效率低及早熟收敛等缺陷使得其在瑞雷波反演中的应用受到了阻碍。 本文针对以上问题,结合瑞雷波反演特点,对遗传算法进行了如下改进: (1)动态选取线性定标的参数C; (2)采用自适应交叉概率和自适应变异概率,加快种群往好的方向搜索速度; (3)删除相同染色体(仅保留一个),并由部分适应度高的染色体变异以补充被删个体,以保持种群的多样性; (4)分析了遗传算法中重复计算的可能性,在程序实现中避免了重复计算。 利用改进的遗传算法进行瑞雷波频散曲线反演,对层速度递增模型选取基阶频散曲线构造目标函数,而对含低速夹层的模型选用最大模频散曲线构造目标函数。结果表明,改进遗传算法有效地加快了最优解改善速度并提高了反演精度。最后利用实测频散曲线进行反演,也取得较好效果,验证了改进遗传算法的正确性和实用性。


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