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Reliable and efficient magnetic data inversion for resource detection using a hybrid bat algorithm
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AI
DOI：10.1038/s41598-025-10138-3.png)
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摘要
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地下参数的准确估计是地球物理勘探中的一个关键目标。本研究介绍了一种创新性的混合算法，将蝙蝠算法（BA）与第四水平梯度（FHG）相结合，以优化从磁场数据中估计几何参数（深度、振幅系数、形状因子、源起和磁化角）。FHG通过减轻区域场效应来增强磁异常的分辨率，而BA则高效地导航参数空间，以精确界定被简化为几何模型的地下结构。该方法优先考虑几何参数以定义磁源的空間配置，假设岩石物理性质（如磁化强度、磁化率对比度）恒定，以简化反演过程。该算法的鲁棒性和有效性在无噪声和含10%高斯噪声的合成磁场数据集条件下进行了广泛评估。结果表明，该方法即使在有噪声的环境下也能实现准确的参数估计。该方法还使用加拿大育空地区法罗矿区的真实磁场剖面数据进行了进一步评估。估计的地下参数与井数据和先前研究高度吻合，强调了该算法的实用有效性。这种集成方法通过在理想化几何模型的框架内提高地下参数估计的准确性和分辨率，显著推进了磁场数据集的解释。
Keyword:
Magnetic inversion
Fourth horizontal gradient
Bat algorithm
Subsurface imaging
Faro mine
Geophysical exploration
期刊
IF:
3.9
论文数:
28.0W
被引数:
83.5W
机构
引用论文
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