[发明专利]一种基于和声搜索算法的地面核磁共振反演方法

权利要求书

1.一种基于和声搜索算法的地面核磁共振反演方法，其特征是包括如下步骤：

步骤1，将正演阶段所建立的约束总体最小二乘模型的目标函数，抽象为反演求解模型

min{||Ani-E||221+||ni||22+ξ||Lni||22}0≤ni≤1,i=1,2,...,MN]]>             ①

式中，||·||₂为二维范数；A为核函数矩阵；E为各激发脉冲矩对应的地面核磁共振信号初始振幅值；n_i为各层地质体含水量；L为限制模型平坦度的偏导数矩阵；ξ为约束正则化-总体最小二乘方程的正则化因子；M_N为模型中含水层个数；

步骤2，先随机产生数目等于记忆库大小HMS的解向量，且每个解向量的长度均与模型中含水层个数相等M_N；后将这些解向量放入和声记忆库HM中，即

             ②

式中，HM为和声记忆库；HMS为记忆库大小；M_N为模型中含水层个数；

步骤3，将和声记忆库HM中的各个解向量带入步骤1所得的反演求解模型，求该反演求解模型的适应度函数值向量F＝(F₁,F₂,…,F_HMS)，并记录适应度函数值向量F中的最大值为F_max；

步骤4，再生成一个新的和声记忆库其中T表示矩阵的转置；该新的和声记忆库HM^*中的每个解向量以概率HMCR从和声记忆库HM的中随机选取一个值；

步骤5，以概率PAR对所得到的新的和声记忆库HM^*进行bw步长的扰动，即更新为或者其的更新公式为

ni*=0,ni*-bw<0ni*-bw,ni*-bw≥0ni*+bw,ni*+bw≤11,ni*+bw>1]]>               ③

式中，为新的和声记忆库HM^*中的解向量，bw为扰动步长；

步骤6，将新的和声记忆库HM^*中的各个解向量带入步骤1所得的反演求解模型，求该反演求解模型的适应度函数值向量并记录适应度函数值向量F^*中的最大值为F_max^*；

步骤7，如果F_max^*<F_max，则用F_max^*去更新F_max，并用F_max^*所对应的新的和声记忆库HM^*解向量去更新和声记忆库HM中F_max所对应的解向量；

步骤8，如果迭代次数达到设定的最大迭代次数N_max，或者当前最优适应度函数值小于设定的反演精度阈值Threshold，则停止迭代，反演结果为适应度函数值向量F中最小值F_min所所对应的和声记忆库的解向量；否则，返回步骤4。