[發明專利]面波頻散與體波譜比聯合反演淺層速度的全局優化方法

有效

• 申請號: 201811087270.5
• 申請日: 2018-09-18
• 公開（公告）號: CN109061731B
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發明（設計）人: 榮棉水;唐暉
• 申請（專利權）人: 中國地震局地殼應力研究所
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 徐寧;謝斌

1.一種面波頻散與體波譜比聯合反演淺層速度的全局優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)給定反演的初始參數，構造以二進制編碼表示的未知向量種群；

2)確定面波頻散曲線的理論計算方法和體波HVSR曲線的理論計算方法；

3)建立能同時擬合面波頻散曲線和體波HVSR曲線的目標函數，該目標函數的表達式如下：

其中，X＝{x₁,x₂,x₃,…,x_j}為地下土層結構分層模型的參數向量，j＝1,2,3,…,n；x_j＝{V_sj,V_pj,h_j,μ_j,ρ_j,Q_sj,Q_pj}，V_sj,V_pj,h_j,μ_j,ρ_j,Q_sj,Q_pj分別為第j層巖土體的S波波速、P波波速、厚度、泊松比、密度、S波品質因子、P波品質因子；f為地震波的頻率；DC_t(f)和DC_o(f)分別為理論和觀測面波頻散曲線；HVSR_t(f)和HVSR_o(f)分別為理論和觀測S波HVSR曲線；A為面波頻散曲線最大值與體波HVSR曲線最大值的比值；

4)進行遺傳模擬退火的全局優化計算，獲得全局最優解；

5)根據全局最優解即可獲得的淺層速度結構。

2.根據權利要求1所述的面波頻散與體波譜比聯合反演淺層速度的全局優化方法，其特征在于，所述步驟1)具體包括：

給定的初始參數包括根據反演目標場地的有限信息得到的淺地層的各土層密度、P波和S波品質因子、P波和S波波速之間的經驗關系，將S波波速和土層厚度作為未知量來構造初始種群，初始種群以二進制進行編碼以便于后續遺傳模擬退火方法的種群進化。

3.根據權利要求1所述的面波頻散與體波譜比聯合反演淺層速度的全局優化方法，其特征在于，所述步驟2)具體包括：

面波頻散曲線的理論計算公式如下：

其中，ω為地震波的角頻率；V_R為地震波的相速度；n為巖土體的層數；V_pn和V_sn分別為第n層巖土體的P波波速和S波波速；V、W、R和S分別為巖土體介質特性相關系數；

體波HVSR曲線的理論計算公式如下：

其中，TF_S(f)和TF_p(f)分別為S波和P波傳遞函數；α和β分別為基巖處P波波速和S波波速。

4.根據權利要求1所述的面波頻散與體波譜比聯合反演淺層速度的全局優化方法，其特征在于，所述步驟4)具體包括：

⑴利用式(3)計算初始種群的目標函數；

⑵設定模擬退火初始溫度、最低溫度、最大遺傳代數和降溫比例系數，同時設定目標函數閾值；

⑶若目標函數最小值小于設定的目標函數閾值且模擬退火計算溫度大于設定的模擬退火初始溫度，則根據計算的初始種群的目標函數分配適應度值；

⑷進行遺傳算法的選擇操作，即根據選擇適應度值較高的個體進入下一代，淘汰適應度低的個體；

⑸進行遺傳算法的重組操作，即將群體中個體的二進制碼串隨機兩兩配對并隨機確定一個碼串的交叉位置，互換配對的兩個個體在交叉位置之后的二進制串，重組成新的群體；

⑹進行遺傳算法的變異操作，隨機確定新的群體中個體的變異位置，按給定的概率將變異位置上的二進制碼進行0、1互換，形成子代群體；

⑺利用式(3)計算子代群體的目標函數；

⑻進行模擬退火操作，如果子代個體的目標函數小于父代個體，則保留該子代個體；如果子代個體目標函數大于父代個體，則以Boltzman接受概率接受該子代個體；

⑼生成經過模擬退火操作后新的子代種群；

⑽循環進行⑷～⑼步驟，直到遺傳代數達到設定的最大遺傳代數；

⑾循環進行⑶～⑽步驟，直到模擬退火計算溫度達到設定的最低溫度且目標函數達到設定的最小值，輸出S波波速和土層厚度的全局最優的解。