煤田地质与勘探

作者：张继锋, 陈昌涧, 李宇腾, 游希然, 马子奔,

关键词：电性源短偏移距瞬变电磁法, 粒子群算法, 反演, 电场分量<i>E</i>_<i>x</i>,

目的针对电性源短偏移距瞬变电磁法(SOTEM)水平电场分量反演中传统算法易陷入局部极值的问题，提出一种融合重心反向学习策略的改进粒子群算法。方法该算法通过引入重心反向学习策略，动态调整学习因子和自适应惯性权重，有效提升了全局搜索能力与收敛效率。研究构建了三层、五层及七层典型地电模型，来验证算法性能。结果和结论研究结果表明：对于五层和七层地电模型，阻尼最小二乘算法的反演平均误差分别为0.34%和4.68%，改进粒子群算法反演平均误差分别为0.21%和0.87%，可见改进粒子群算法反演对复杂地电结构的识别精度提升显著。在多层数(≥5)及宽泛参数搜索区间条件下，三层和五层地电模型反演平均误差均小于 5%，验证了改进粒子群算法的有效性。利用某区实测数据进行阻尼最小二乘反演和改进粒子群算法反演，改进的粒子群算法较阻尼最小二乘算法有着较好的反演效果，反演结果与已知矿体的电性结构吻合较好，研究成果为提高SOTEM在矿产勘探中的分辨率提供了理论支持。

来源：2025年第4期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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