基于混合蛙跳算法的三维重力密度异常快速反演

Three-dimensional density inversion is one of the key processes in gravity exploration work, especially in data processing and interpretation. The obtained density information of rock through inversion has important significance for geological mapping, geological structure research and mineral resources survey. However, multiple solutions and low calculation efficiency of the geophysical inverse problem seriously hampered the application of the previous inversion methods. For these two bottlenecks, we innovatively plan to use Shuffled Leap-Frog Algorithm (SLFA) to implement fast inversion of three-dimensional density anomaly based on the study of heuristic nonlinear inversion. According to the inner mechanism of the SFLA, we intend to add density and depth conditions during the density renewal process to reduce the multiple solutions of inversion. In order to greatly improve the calculation efficiency of inversion, we intend to limit the total frog size according to the result of gravity anomaly edge enhancement firstly, use the grid separation technology and grid equivalent computing solutions, combine parallelism of SFLA with the hardware advantages of graphics processing unit with multiple streams processing unit, improve the renew strategy from updating the worst frog repeatedly by multiple iterations to update all frogs in subgroup only once. We also intend to study the reliability of SFLA by comparing the inversion results of Meishan Iron gravity data with the known geophysical and geological data of Meishan Iron, and expect that gravity exploration can play a more active role in social development.

三维密度反演是重力勘探工作，特别是资料处理与解释的主要环节之一。通过反演得到的岩石密度信息，对地质填图、地质构造研究以及矿产资源调查具有重要意义。然而，地球物理反问题的多解性及反问题计算的低效率严重地阻碍了既往反演方法的应用。针对这两个瓶颈问题，本课题在对启发式非线性反演研究的基础上，创新地利用混合蛙跳算法以实现对三维密度异常的快速反演。拟结合算法的内在机理，在密度更新过程中加入密度、深度约束条件以减少多解性；拟根据重力异常边缘增强成果，限定种群规模总数、采用格架分离技术和格架等效计算方案、将算法本身具有的并发性与图形处理单元具有多个流处理单元的硬件优势结合起来、将只对最差蛙进行多次迭代更新的策略改进为对子群内所有蛙进行一次更新，以大幅度提高计算效能；拟以梅山铁矿区的重力数据为基础，将反演结果与已有的物探、地质资料作对比，探讨反演结果的可靠性，以期重力勘探在社会发展中发挥更加积极的作用。

重力数据的反演是获取地球下部空间岩体密度信息的重要手段之一。遗憾的是，重力反问题的多解性、趋肤效应以及数值计算的低效性严重地阻碍了既往反演方法的实际应用。本课题提出利用混合蛙跳算法实现对密度异常的反演，对适用于反演的蛙跳算法种群规模及子种群数的确定方法、蛙跳算法的可靠性及计算效率和实际应用效果进行了详细研究。研究结果表明，种群规模大小的选取应保持其与观测数据的尺度一致，而子种群数应遵循子种群数与各子群内的个体数尽量相等的原则；此外，由于GPU单元在传输上具有很高的带宽，所以在数据传输方面不会占有很长的时间。因此，真正能够对提高速度有效的是每个线程所处理的复杂度，复杂度越大，加速比就越高。由于重力正演公式比重力梯度正演公式复杂度高，因此前者的加速效果更明显。利用共享存储器的存储特点以及线程设计，对每个线程计算出的响应值叠加采用经过优化过的并行归约算法，在相同条件下能够得到高达15倍的加速比。进一步地将深度、密度约束条件融合到蛙跳算法密度更新策略中，为减小该算法反演结果的多解性提供了保障。在提高计算效能方面，格架分离技术和格架等效计算方案的应用、蛙跳算法本身具有的并发性与图形处理单元具有多个流处理单元的硬件优势的完美结合以及将传统蛙跳算法中只对最差蛙进行多次迭代更新的策略改进为对子群内所有蛙进行一次更新，能够使得基于混合蛙跳算法的密度反演在计算效能方面取得较好的成果。在实际应用中，利用蛙跳三维密度反演方法对梅山铁矿地区的重力数据进行反演，划分出断层12条，对于矿致异常的反演解很好的反映出了矿体顶部埋藏深度，与实际勘探结果基本吻合。该算法的实现，开辟了重力启发式非线性反演的新途径，一方面确立了实际重力异常资料处理过程中混合蛙跳算法参数设置的一般准则，另一方面提高了重力反演的计算效率，使等待时间达到解释人员能够接受的程度。这为位场勘探在社会发展中发挥出更加积极的作用奠定了重要的理论基础。