【数据反演】基于萤火虫算法FA算法中心环路时域电磁TDEM探空数据反演研究附Matlab代码

原创于 2025-11-23 20:01:13 发布 · 811 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

时域电磁法（TDEM）作为一种重要的地球物理勘探方法，在探测地下介质电性结构方面具有独特优势。然而，TDEM数据的反演是一个典型的非线性、多峰值优化问题，传统反演方法常常面临收敛速度慢、易陷入局部最优等挑战。近年来，智能优化算法为解决这类问题提供了新的思路。本文旨在研究基于萤火虫算法（Firefly Algorithm, FA）的中心回线TDEM探空数据反演方法。通过对FA算法原理的深入剖析，并结合TDEM正演模型，构建了FA算法驱动的TDEM数据反演框架。实验结果表明，与传统方法相比，基于FA算法的反演方法在收敛速度和全局寻优能力上均表现出显著优势，能够更准确、高效地反演出地下介质的真实电性结构，为TDEM数据解释提供了有力的技术支持。

关键词

时域电磁法；数据反演；萤火虫算法；中心回线；非线性优化

1. 引言

时域电磁法（TDEM），又称瞬变电磁法，是一种利用非接地回线源在地面激发电磁场，并通过接收线圈测量二次场衰减曲线来探测地下介质电性结构的地球物理方法。由于其具有较高的探测深度、对低阻层敏感以及不受高阻层屏蔽等优点，TDEM方法在矿产勘查、水文地质、工程地质和环境地球物理等领域得到了广泛应用。

TDEM数据反演是其应用的关键环节，其目标是从观测到的二次电磁场衰减数据中，推断出地下介质的电阻率、厚度等电性参数。然而，TDEM反演问题具有高度非线性、多参数耦合以及不适定性等特点，使得求解过程复杂且具有挑战性。传统的反演方法，如阻尼最小二乘法、共轭梯度法等，虽然在一定条件下能够取得较好的效果，但往往对初始模型敏感，容易陷入局部最优，且收敛速度较慢，难以满足实际生产对反演效率和精度的要求。

为了克服传统反演方法的局限性，近年来，一系列智能优化算法被引入到地球物理数据反演中，并取得了显著进展。这些算法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法（SA）等，凭借其全局寻优能力和对初始模型不敏感的特点，为解决TDEM反演问题提供了新的途径。萤火虫算法（FA）作为一种新兴的仿生智能优化算法，以其独特的寻优机制和较强的全局搜索能力，在多个领域展现出优越的性能。

本文将重点研究基于萤火虫算法的中心回线TDEM探空数据反演方法。通过将FA算法与TDEM正演模型相结合，构建一套高效、鲁棒的反演系统，旨在提高TDEM数据反演的精度和效率，为地下电性结构的高精度解释提供新的技术支持。

2. 时域电磁法正演理论

中心回线TDEM装置通常采用一个大尺寸的方形或圆形发射回线，在回线中心放置一个接收线圈。发射回线通以大电流，在某一时刻突然关断，由此产生的感应电磁场在地下介质中扩散并衰减，接收线圈测量到的就是二次电磁场的衰减曲线。

3. 萤火虫算法（FA）原理

萤火虫算法（Firefly Algorithm, FA）是由Xin-She Yang于2010年提出的一种基于萤火虫发光行为的智能优化算法。该算法模拟了自然界中萤火虫通过发光吸引同伴的行为，并将其抽象为一种全局优化策略。

FA算法基于以下三个理想化规则：

所有的萤火虫都是两性，都可以相互吸引。
萤火虫的吸引力与它的发光强度成正比。对于任意两只萤火虫，亮度越高的萤火虫吸引力越大。当萤火虫的亮度减弱时，吸引力也随之减弱。如果不存在比当前萤火虫更亮的萤火虫，它将随机移动。
萤火虫的发光强度由目标函数值决定。对于最大化问题，亮度与目标函数值成正比；对于最小化问题，亮度与目标函数值成反比。

FA算法的更新公式主要包括以下几个部分：