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遗传算法在海洋水体波阻抗反演中的应用

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1 前言

1.1选题目的和意义

1.2 研究现状

1.3 技术路线

1.4 内容安排

1.5 创新点

2 遗传算法理论基础

2.1 遗传算法

2.2 遗传算法结构要素

2.3 遗传算法模式定理

2.4 遗传算法优缺点

3 海洋水体波阻抗反演的理论基础

3.1 海洋水体的物理特征

3.2 海洋水体的物理参数对声速的影响

3.3 海洋水体密度和声速计算

3.4 海洋水体波阻抗的反演分析

4 海洋水体波阻抗遗传反演算法的设计与改进

4.1 种群初始化改进

4.2 适应度函数设计

4.3 多种群精英策略

4.4 双选择算子

4.5 拓展交叉算子

4.6 变异算子和组合突变

5 海洋水体模型的波阻抗遗传算法反演

5.1 海洋水体模型子波设计

5.2 海洋水体模型波阻抗反演

6 海洋水体波阻抗遗传算法反演实例

6.1 海洋水体波阻抗遗传算法反演流程

6.2 海洋水体子波提取

6.3 实际海水地震资料反演结果

7 结论与认识

参考文献

致谢

个人简历

硕士期间发表的学术论文

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摘要

进入21世纪以来,地震海洋学的快速发展让我们看到了该学科在海洋资源探索、开发、保护方面的巨大潜力。而地震海洋学正是通过将海上勘探地震学的横向分辨率好,采集信息的连续性等诸多优势与物理海洋学中温盐密之间的内在关系联合来研究海洋水体的微细结构特征的学科。在地震海洋学研究中,海洋水体的波阻抗反演起到了至关重要的作用。海洋水体波阻抗的反演精确程度不仅决定了海洋水体的声波速度值和密度值的准确度,更是影响了海洋水体的温盐密微细结构的求取。关于海洋水体波阻抗的反演方法研究较少,本文试图将非线性的遗传反演算法应用到海洋水体波阻抗反演中,并研究如何进一步提高海洋水体波阻抗反演的精度。
  遗传算法是一种智能的、全局性的、具有自适应功能的优化搜索算法,它模拟了自然界中生物的遗传、进化过程。遗传算法将自然界中广泛存在的“物竞天择”和“适者生存”的生物规律划分为选择、交叉和变异三个生物进化阶段。由于遗传算法本身所具有的并行性、自适应性、鲁棒性好等优点以及该算法在解决一些复杂问题时所展现出来的优越性能,使得该算法在越来越多的科学领域得到研究和使用。而地震勘探中的波阻抗反演是一个典型的多参数、多解性、复杂的非线性问题,遗传算法的特点使得该算法在地震勘探波阻抗反演中获得了大量的研究。然而传统的遗传算法本身所具有的随机性、收敛慢等缺点限制了该算法在地震波阻抗反演中的应用和研究。
  在地震海洋学学科中,海洋水体波阻抗求取和研究是十分重要的部分。海洋水体波阻抗既可以反映海水的分层性特点,又可以用于求取海水的温度、盐度、速度以及密度信息。而海水的温度、盐度和密度信息又是研究海洋内波、海洋涡旋、海洋锋、海洋黑潮、海洋环流等海水物理现象的重要参数。所以精确地求解海洋水体的波阻抗值直接决定了地震海洋学结论的精确程度。海水的声速变化范围往往在1430m/s~1530m/s,且海水的密度变化范围很小,因此海水的波阻抗值变化范围与陆上地震波阻抗变化范围比较而言相对较小。由于海水波阻抗的变化较小,因此海水的反射系数变化也很小,其值的数量级往往在-3甚至更小。而针对地震波阻抗反演中多解性、非线性问题,遗传算法具有反演精度高、自适应性强等特点,因此本文将遗传算法应用到海水波阻抗反演中。
  针对遗传算法在地震波阻抗反演中表现出来的一些不足之处,本文根据相邻海水层波阻抗差较小,海水反射系数差别不大的特点,对传统的遗传算法进行了几点改进。针对海洋水体波阻抗反射系数变化范围小的情况[-0.001,0.001],采用热槽法缩小解空间,提高遗传算法的搜索速度;采用倒数转换方法求取染色体的适应度函数值,以增大个体差异,保证后代种群中出现多个优秀个体;采用多种群精英保留策略和迁移策略,增加了每一个种群中个体的多样性和保护了种群中的最优个体;采用改进的交叉算子,使得交叉算子充分发挥其邻域搜索能力;设计了一组交叉-变异概率表,保护种群中个体的多样性;同时采用两种具有不同特点的选择算子,确保种群中染色体个体之间的多样性。
  为了对比传统遗传算法和本文改进的遗传算法的反演效果,本文根据某一海区的XCTD资料设计了20层的海水模型和100层的海水模型来验证传统遗传算法和改进遗传算法的反演效果。两个海洋水体模型验证了本文改进的遗传算法反演海洋水体波阻抗的效率和精度要高于传统的遗传算法。最后通过将本文设计的遗传算法应用到我国某一海区的二维叠后地震资料反演中,提取研究海区的海洋水体的波阻抗,并依据反演得到的波阻抗推导出研究海区的海洋水体的温度、盐度、速度和密度的二维分布。通过与研究海区实际XCTD中海水温度和盐度数据的对比验证了本文改进的遗传算法的有效性。

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