利用粒子群优化算法快速、稳定反演瑞雷波频散曲线.pdf

利用粒子群优化算法快速、稳定反演瑞雷波频散曲线 本文主要介绍了基于粒子群优化（PSO）算法的瑞雷波频散曲线反演方法。该方法能够快速、稳定地获取横波速度和地层厚度，克服了传统局部线性化方法的局限性。 粒子群优化算法是一种全局优化策略，模拟鸟群（粒子）搜寻食物中观察到的群体行为，并通过简单的搜索策略不断地更新位置与速度，引导算法搜索到最优解。PSO 算法在近几年来成为了最流行的自然启发优化算法之一，并引起了诸多学者的关注。 本文首先对三个典型地质模型的理论频散曲线进行反演，并分析算法的抗噪能力。然后，用模拟退火（SA）法与 PSO 进行对比，分析两种方法的优劣。反演了来自美国怀俄明州某地区的实测数据，以检验 PSO 算法对瑞雷波频散曲线反演的适用性。 结果表明，PSO 算法能够快速、稳定地反演瑞雷波频散曲线，获取可靠的横波速度和地层厚度信息。该方法克服了传统局部线性化方法的局限性，具有广泛的应用前景。 瑞雷波勘探是一种无损、高效、经济的勘探方法，已经广泛应用于获取浅地表、岩石圈或地幔的横波速度结构信息、近地表地层的品质因子、路基压实度等。然而，瑞雷波频散曲线反演是高度非线性、多参数、多极值的，传统局部线性化方法易收敛到局部极小值。 为了克服这种局限性，全局优化方法如蒙特卡洛法、遗传算法、模拟退火法等被广泛应用于瑞雷波频散曲线的反演中。PSO 算法是其中一种新颖有效的优化方法，並在地震勘探中得到了较好的应用。 本文的研究结果表明，PSO 算法可以快速、稳定地反演瑞雷波频散曲线，获取可靠的横波速度和地层厚度信息，该方法具有广泛的应用前景。 本文的研究结果具有重要的科学意义和实践价值，为瑞雷波频散曲线反演提供了一种新的有效方法，也为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方向。