一种基于改进PSO-FADBN网络的瞬变电磁反演方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115980864A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202310099127.2G06N3/006(2023.01)(22)申请日2023.01.30(71)申请人湖北经济学院地址430205湖北省武汉市江夏区藏龙岛开发区杨桥湖大道8号(江夏区藏龙岛办事处梁山头村)(72)发明人李睿恒左乾坤邸忆田浩石兵华刘心雨(74)专利代理机构重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙)50230专利代理师李明(51)Int.Cl.G01V3/38(2006.01)G01V3/08(2006.01)G06F30/27(2020.01)权利要求书2页说明书13页附图4页(54)发明名称一种基于改进PSO-FADBN网络的瞬变电磁反演方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法，包括步骤：S1、根据电阻率指数等间隔采样建立层状地电模型样本；S2、利用因子分析算法对层状地电模型样本进行降维，并将提取到的主要信号成分作为DBN的输入数据，以构建FADBN网络；S3、基于FADBN网络，利用改进的PSO算法对DBN中的权重及偏置进行预训练，以构建改进PSO‑FADBN网络；S4、训练改进PSO‑FADBN网络模型，并利用其预测未知大地的地电结构。本发明能够利用TEM观测数据快速准确地预测复杂的地下层状电性结构。CN115980864ACN115980864A权利要求书1/2页1.一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据电阻率指数等间隔采样建立层状地电模型样本；S2、利用因子分析算法对层状地电模型样本进行降维，并将提取到的主要信号成分作为DBN的输入数据，以构建FADBN网络；S3、基于FADBN网络，利用改进的PSO算法对DBN中的权重及偏置进行预训练，以构建改进PSO‑FADBN网络；S4、训练改进PSO‑FADBN网络模型，并利用其预测未知大地的地电结构；所述改进的PSO算法，包括：使用OBL策略生成随机初始种群和反种群，两者合并后，选择适应度较小的粒子来形成新的初始种群；使用正弦映射调整PSO算法的惯性权重ω；使用正弦余弦映射调整PSO算法的学习因子c1和c2；在PSO算法中引入遗传算法中的变异算子，对全局极值进行随机扰动。2.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法，其特征在于：所述层状地电模型样本包括M个地电模型{mi,i＝1,2,…,M}，地电模型含N个电阻率参数和N‑1个层厚参数；阶跃电流产生的垂直感应磁场在频域中的垂直分量Bz为：通过傅里叶变换得到时域中的磁场响应如下：Bz对时间的导数表示为：上述积分的时域响应通过函数的二阶导数性质获得，如下所示：其中，I是励磁电流，a是线圈半径，h是发射线圈沿垂直方向的高度，z是接收线圈离地高度，J1(*)是一阶贝塞尔函数，λ是波长，μ0是自由空间磁导率，rTE是反射系数，ω是角频率。3.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法，其特征在于：所述使用正弦映射调整PSO算法的惯性权重ω，表示为：其中，q的范围是0到4。2CN115980864A权利要求书2/2页4.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法，其特征在于：所述使用正弦余弦映射调整PSO算法的学习因子c1和c2，表示为：其中，常数α和δ分别为2和0.5。5.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法，其特征在于：所述在PSO算法中引入遗传算法中的变异算子，对全局极值进行随机扰动，粒子变化表示为：xid(t)＝r×(Ux‑Lx)/n+(Ux‑Lx)/2(22)其中，r均匀分布在[‑1,1]的范围内，Ux和Lx是给定位置的上限和下限，n为4，突变条件为随机突变，突变概率为10％。3CN115980864A说明书1/13页一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法技术领域[0001]本发明涉及地球物理瞬变电磁法技术领域，尤其涉及一种基于改进PSO‑FADBN网络的瞬变电磁反演方法。背景技术[0002]瞬变电磁法(Transientelectromagneticmethod，TEM)是利用不接地回线或接地线源向地下发射一次脉冲磁场，在一次脉冲磁场间歇期间利用线圈或接地电极观测地下介质中引起的二次感应涡流场，从而探测介质电阻率的一种方法。其基本工作方法是：于地面或空中设置通以一定波形电流的发射线圈，从而在其周围空间产生一次电磁场，并在地下导电岩矿体中产生，断电后，感应电流由于热损耗而随时间衰减。[0003]TEM反演是根据获取的时域感应磁场信号推断地下地电结构