Оценка параметров источника гравитационной аномалии методом роя частиц
Автор: Долгаль А.С., Петросян Р.Н., Рыжов Н.В.
Журнал: Вестник Пермского университета. Геология @geology-vestnik-psu
Рубрика: Геофизика
Статья в выпуске: 1 т.23, 2024 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается алгоритм решения нелинейной обратной задачи гравиразведки методом роя частиц для двухмерной горизонтальной призмы. После сравнительно небольшого числа итераций проведено определение размеров и глубины залегания возмущающего объекта. Использованы три варианта корректировки скоростей перемещения роя в процессе оптимизации. Результаты интерпретации представлены в виде геоплотностной модели, отвечающей минимуму невязки наблюденного и теоретического полей, а также вертикальной карты изолиний функции локализации. Выполнена количественная интерпретация силы тяжести Березовской аномальной зоны (Пермский край). Сделан вывод о высокой перспективности применения роевого интеллекта для оценки параметров источников гравитационных аномалий.
Гравиразведка, аномалия, эволюционная оптимизация, метод роя частиц, источник поля, функция локализации
Короткий адрес: https://sciup.org/147246272
IDR: 147246272 | DOI: 10.17072/psu.geol.23.1.85
Список литературы Оценка параметров источника гравитационной аномалии методом роя частиц
- Eberhart R., Kennedy J. Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 4, IEEE, 1995. pp. 19421948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968.
- ElhusseinM., Abo-EzzE.R., Gomaa O.A. et al. Two-sided fault parameter assessment through the utilization of a particle swarm optimizer to different gravity horizontal gradients-orders with application to various cases studies. Environ Earth Sci 82, 502 (2023). DOI: 10.1007/s12665-023-11081-0
- Loni S., Mehramuz M. Comparison of improved particle swarm optimization with Marquardt Algorithm for simulation of sedimentary basin with parabolic density contrast using gravity data // J. Ind. Ge-ophys. Union. 2022. 26 (1). pp. 1-15. DOI: 10.1186/2193-1801-2-462
- Балк П.И., Долгаль А.С. Аддитивные технологии решения обратных задач гравиразведки и магниторазведки. М., Научный мир. 2020. 455 с.
- Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000. 384 с.
- Долгаль А.С., Петросян Р.Н. Решение обратной задачи гравиразведки для 2D призматических тел методом статистических испытаний // Вестник Пермского университета. Геология. 2021. Т. 20. № 4. С. 334-343. БО1: 10.17072Zpsu.geoL 20.4.334
- Долгаль А.С. Элементы искусственного интеллекта в монтажном методе интерпретации гравитационных аномалий // Стратегия и процессы освоения георесурсов: сборник научных трудов. Вып. 16. Пермь, 2018. С. 146-149. БО1: 10.7242Zgdsp.2018.16.38
- Долгаль А.С. Локализация источника аномалии силы тяжести методом роя частиц // Теория и практика разведочной и промысловой геофизики: сборник научных трудов, Пермь, 23-24 ноября 2023 года. Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2023. С. 98-104.
- Казакова Е.М. Краткий обзор методов оптимизации на основе роя частиц // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2022. Т. 39. № 2. С. 150-174. DOI: 10.26117/2079-6641-2022-39-2150-174
- Калинин Д.Ф. Информационно-статистический прогноз полезных ископаемых. СПб: ФГУНПП «Геологоразведка», 2011. 163 с.
- Никитин А.А., Петров А.В. Теоретические основы обработки геофизической информации. М: ГНЦ РФ ВНИИгеосистем, 2008. 116 с.
- Саймон Дэн. Алгоритмы эволюционной оптимизации / пер. с англ. А.В. Логунова. М.: ДМК Пресс, 2020. 1002 с.
- Смолин А.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. 2-е изд., перераб. М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2007. 264 с.
- Страхов В.Н. Что делать? (о развитии гравиметрии и магнитометрии в России в начале 21 века). М.: ОИФЗ РАН. 1988. 24 с.
