مدلسازی وارون غیر خطی دادههای گرانی سنگ بستر با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری | ||
پژوهش های ژئوفیزیک کاربردی | ||
مقاله 48، دوره 6، شماره 2، مهر 1399، صفحه 181-193 اصل مقاله (3.23 M) | ||
نوع مقاله: سایر مقالات | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22044/jrag.2019.7515.1212 | ||
نویسندگان | ||
امیر جولایی* 1؛ علیرضا عرب امیری2؛ علی نجاتی کلاته2 | ||
1دانشجوی دکتری مهندسی معدن، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود | ||
2دانشیار، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود | ||
چکیده | ||
اامروزه با استفاده از وارونسازی دادههای میدان پتانسیل از قبیل دادههای گرانیسنجی و مغناطیس-سنجی، میتوان مدل هندسی تودههای زیر سطحی و یا ضخامت رسوبات را بازسازی نمود. تحقیق پیشرو با هدف مدلسازی دوبعدی هندسه سنگ بستر یک حوضه رسوبی با استفاده از وارونسازی دادههای گرانیسنجی بوسیله الگوریتم رقابت استعماری به انجام رسید. از مدل جمع دو بعدی منشورها به عنوان مدل ریاضی هندسی مدلسازی دادههای گرانی استفاده شد. در این تحقیق، امکان کاربرد الگوریتم جستجوی عمومی رقابت استعماری به عنوان جایگزینی به جای روشهای فعلی جستجوی پاسخ در مدلسازی غیرخطی سنگ بستر دادههای گرانی استفاده شد. این الگوریتم که در حدود یک دهه پیش معرفی شده است؛ در همین مدت کوتاه بر روی مسائل بهینهسازی در زمینه های گوناگون، به صورت موفقیت آمیز پیاده سازی و اجرا شده است. در این تحقیق، طراحی و پیادهسازی الگوریتم در دو مرحله اعتبارسنجی شد. نخست صحت سنجی الگوریتم بر روی دادههای تولیدی از یک مدل مصنوعی مورد راستی آزمایی واقع شد. بدین منظور کارایی روش پیشنهادی در دو حالت بدون نوفه و همراه با نوفه مورد بررسی قرار گرفت؛ که نتایج مدلسازی تطابق قابل قبولی با مدل اولیه حتی در حالت دادههای آلوده به نوفه نشان داد و در مرحله بعد مدلسازی معکوس دادههای واقعی انجام شد و در این بخش نیز نتایج نشانگر عملکرد مناسب الگوریتم طراحی شده بود. همچنین در این تحقیق میزان تاثیرپذیری این الگوریتم در برابر میزان نوفههای معمول احتمالی مورد بررسی قرار گرفت و پایداری مناسب این الگوریتم در برابر نوفههای سفید گاوسی با دامنههای نسبتا بالا به اثبات رسید. | ||
کلیدواژهها | ||
گرانی سنجی؛ مدل سازی سنگ بستر؛ مدل سازی معکوس غیرخطی؛ جستجوی عمومی؛ الگوریتم رقابت استعماری | ||
مراجع | ||
آتش پز گرگری، ا.، 1387، پایاننامه کارشناسی ارشد. توسعه الگوریتم بهینهسازی اجتماعی و توسعه کاربرد آن، دانشکده فنی، دانشگاه تهران. Atashpaz-Gargari, E. and Lucas, C.,2007, Imperialist Competitive Algorithm: An Algorithm for Optimization Inspired by Imperialist Competition, IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 4661-4667, 2007. Barbosa, V.C.F., and Silva, J.B.C., 1994 Generalized compact gravity inversion. Geophysics 59.1: 57-68. Barbosa, V.C.F., Silva, J.B.C., and Medeiros, W.E., 1997. Gravity inversion of basement relief using approximate equality constraints on depths. Geophysics 62 (6), 1745–1757. Barbosa, V.C.F., and Silva, J.B.C., 2011, Reconstruction of geologic bodies in depth associated with a sedimentary basin using gravity and magnetic data. Geophysical Prospecting 59.6: 1021-1034. Boschetti, F, Mike D., and Ron L., 1997, Inversion of potential field data by genetic algorithms. Geophysical Prospecting 45.3: 461-478. Bott, M.H.P., 1960, The use of rapid digital computing methods for direct gravity interpretation of sedimentary basins. Geophysical Journal of the Royal Astronomical Society, 3(1), 63-67. Chakravarthi, V., 1995, Gravity interpretation of non-outcropping sedimentary basins in which the density contrast decreases parabolically with depth. Pure Appl. Geophysics. 145 (2), 327–335. Gabalda, G., Nalpas, T. and Bonvalot, S., 2005, The Base of the Atacama Gravels Formation (26°S, Northern Chile): first results from gravity data. 6th International Symposium on Andean Geodynamics (ISAG 2005, Barcelona). IRD, Paris, pp. 286–289 (Extended Abstracts). Mojica, O.F., and Bassrei, A., 2015, Lanczos bi diagonalization method for parallel 3-D gravity inversion application to basement relief definition: 85th Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts. Nagihara, S. and Hall, S.A. 2001. Three-dimensional gravity inversion using simulated annealing: Constraints on the diapiric roots of allochthonous salt structures. Geophysics, 66(5), 1438-1449. Pallero, J.L.G., Fernández-Martínez, J.L., Bonvalot, S. and Fudym, O., 2015, Gravity inversion and uncertainty assessment of basement relief via Particle Swarm Optimization. Journal of Applied Geophysics, 116, 180-191. Shaw, R. and Srivastava, S., 2007, Particle swarm optimization: A new tool to invert geophysical data, Geophysics, VOL. 72, NO. 2, F75–F83. Silva, J.B.C., Costa, D.C.L. and Barbosa, V.C.F., 2006, Gravity inversion of basement relief and estimation of density contrast variation with depth. Geophysics 71 (5), J51–J58. Snieder, R., 1998, The role of nonlinearity in inverse problems. Inverse Problems 14.3 Talwani, M., Worzel, J. and Ladisman, M., 1959, Rapid computation of gravitational attraction of three dimensional bodies of arbitrary shape. Journal of Geophysical research 64(1) 49-59. Tarantola, A., 2005, Inverse problem theory and methods for model parameter estimation. Society for Industrial and Applied Mathematics. Telford, W. M., Telford, W. M., Geldart, L.P., and Sheriff, R. E. 1990, Applied geophysics (Vol. 1). Cambridge university press. Yuan, S., Shangxu W., and Nan T. 2009, Swarm intelligence optimization and its application in geophysical data inversion. Applied Geophysics, 6. 2: 166-174. Yuan, S., Tian, N., Chen, Y., Liu, H., and Liu, Z. 2008. Nonlinear geophysical inversion based on ACO with hybrid techniques. In Natural Computation, ICNC'08. Fourth International Conference on (Vol. 4, pp. 530-534). | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 792 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 876 |