Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, cilt.22, ss.563-580, 2016 (Hakemli Üniversite Dergisi)
Bu çalışmada, parçacık sürü optimizasyonu (PSO),
genetik algoritma (GA), farksal evrim (FE) ve yapay ısıl işlem (YIİ)
algoritmalarını kapsayan dört metasezgisel algoritma jeofiziğin bir, iki
ve üç boyutlu (1B, 2B ve 3B) ters çözüm problemlerinde kullanılmıştır.
Doğal uçlaşma (DU), doğru akım özdirenç (DAÖ), manyetik ve karşılıklı
kuyu yer radarı uygulamalarından elde edilen kuramsal ve/veya alan veri
kümeleri yukarıda değinilen metasezgisellerden biriyle
değerlendirilmiştir. PSO, hem sentetik olarak üretilen hem de Güney
Bavyera’da (Almanya) bir grafit yatağında ölçülen DU anomalilerinin
model parametrelerinin (elektrik dipol moment, uçlaşma açısı, derinlik,
biçim faktörü ve anomali orijini) belirlenmesinde kullanılmıştır. Gerçel
değer kodlamalı GA, hem kuramsal hem de Bozdağ, İzmir’de (Türkiye)
karstik bir ortamda toplanan düşey elektrik sondajı veri kümelerinden
yatay tabakalı yer modelinin parametrelerini (tabaka özdirenç ve
kalınlıklarını) kestirmek için kullanılmıştır. Sentetik bir karşılıklı
kuyu yer radarı verisinden 2B’lu yeraltı radar hız dağılımının
görüntülenmesi amacıyla YIİ ve yuvarlatma kısıtlı doğrusallaştırılmış en
küçük kareler yönteminin ardışık kullanılmasına dayanan melez bir
yaklaşım uygulanırken; FE algoritması kuramsal olarak üretilen bir
toplam alan manyetik anomali haritasının 3B’lu ters çözümünde
kullanılmıştır. Her bir metasezgisel algoritmanın gerek duyduğu
kullanıcı tanımlı parametreler incelenen problemler dikkate alınarak
test çalışmalarıyla belirlenmiştir. Ayrıca, metasezgiseller tarafından
elde edilen sonuçların güvenilirlikleri çeşitli istatistiksel ve
belirsizlik analizleriyle araştırılmıştır. Burada kullanılan
metasezgisellerin çeşitli jeofizik problemlerin model parametrelerinin
kestiriminde başarılı sonuçlar üretmesi bu algoritmaların, jeofiziğin
küçük ve görece büyük boyutlu veri kümelerine uygulanabilirliğini
göstermiştir.
In this study, four metaheuristic algorithms
including particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA),
differential evolution (DE) and simulated annealing (SA) were used for
one-, two- and three-dimensional (1D, 2D and 3D) geophysical inverse
problems. Theoretical and/or field data sets obtained by self-potential
(SP), direct current resistivity (DCR), magnetic and crosshole radar
applications were interpreted by one of the above-mentioned
metaheuristics. PSO was used to determine model parameters (i.e., the
electric dipole moment, polarization angle, depth, shape factor and
origin of the anomaly) of SP anomalies which are both synthetically
generated and measured over a graphite deposit in the southern Bavarian
woods, Germany. A real-valued GA was used for estimating the parameters
of a horizontally-layered earth model (i.e., resistivity and thickness
of each layer) from vertical electrical sounding curves via the data
sets based on both theoretical and a field experiment in a karstic
environment in Bozdağ, İzmir (Turkey). A synthetic crosshole radar data
set was considered for 2D imaging of the subsurface radar velocity
distribution by a hybrid approach based on sequential use of SA and a
linearized smoothness-constrained least-squares scheme, and DE algorithm
was applied for a 3D inversion of a synthetically produced total field
magnetic anomaly map. User-defined parameters required by each
metaheuristic algorithm were determined by test studies considering the
problems studied. Confidences in the results obtained by the
metaheuristics were also examined by various uncertainty and statistical
analyses. Since the metaheuristics used here produced satisfactory
results for estimating the model parameters of a variety of the
geophysical problems, it can be concluded that these algorithms can be
applied to low- and relatively high-dimensional geophysical data.