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首页> 外文期刊>Pure and Applied Geophysics >1-D DC Resistivity Modeling and Interpretation in Anisotropic Media Using Particle Swarm Optimization
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1-D DC Resistivity Modeling and Interpretation in Anisotropic Media Using Particle Swarm Optimization

机译：基于粒子群算法的各向异性介质一维直流电阻率建模与解释

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摘要

We examine the one-dimensional direct current method in anisotropic earth formation. We derive an analytic expression of a simple, two-layered anisotropic earth model. Further, we also consider a horizontally layered anisotropic earth response with respect to the digital filter method, which yields a quasi-analytic solution over anisotropic media. These analytic and quasi-analytic solutions are useful tests for numerical codes. A twodimensional finite difference earth model in anisotropic media is presented in order to generate a synthetic data set for a simple onedimensional earth. Further, we propose a particle swarm optimization method for estimating the model parameters of a layered anisotropic earth model such as horizontal and vertical resistivities, and thickness. The particle swarm optimization is a naturally inspired meta-heuristic algorithm. The proposed method finds model parameters quite successfully based on synthetic and field data. However, adding 5 % Gaussian noise to the synthetic data increases the ambiguity of the value of the model parameters. For this reason, the results should be controlled by a number of statistical tests. In this study, we use probability density function within 95 % confidence interval, parameter variation of each iteration and frequency distribution of the model parameters to reduce the ambiguity. The result is promising and the proposed method can be used for evaluating one-dimensional direct current data in anisotropic media.
机译：我们研究了各向异性地球形成中的一维直流电方法。我们导出了一个简单的两层各向异性地球模型的解析表达式。此外，相对于数字滤波方法，我们还考虑了水平分层的各向异性地球响应，该方法在各向异性介质上产生了准解析解。这些解析和准解析解决方案对于数字代码而言是有用的测试。提出了各向异性介质中的二维有限差分地球模型，以便为简单的一维地球生成合成数据集。此外，我们提出了一种粒子群优化方法，用于估计分层各向异性地球模型的模型参数，例如水平和垂直电阻率以及厚度。粒子群优化是自然启发的元启发式算法。该方法基于合成数据和现场数据非常成功地找到了模型参数。但是，在合成数据中添加5％高斯噪声会增加模型参数值的不确定性。因此，结果应通过多种统计检验来控制。在这项研究中，我们使用95％置信区间内的概率密度函数，每次迭代的参数变化以及模型参数的频率分布来减少歧义。结果是有希望的，所提出的方法可用于评估各向异性介质中的一维直流数据。

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