Melez genetik algoritmalar ile yapı-tabanlı model gerçekleme
Structure-based model verification by hybrid genetic algorithms
Yazar: İRFAN AKCA
Danışman: PROF. DR. AHMET TUĞRUL BAŞOKUR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering

Özet:
İki-boyutlu elektrik özdirenç tomografisinde karşılaşılan zorluklardan biri özellikle tortul ortamlarda litolojik birimlerin ayrımlanmasında ortaya çıkar. Jeolojik yorumlama genellikle elde edilen özdirenç kesitinin görsel incelemesi ile yapılır. Keskin sınırların ortaya konulabilmesi için geliştirilmiş ters-çözüm yöntemleri bulunsa da bunlar yalnızca çözüme yakın bir başlangıç modeli sağlanabilmesi durumunda başarılı olurlar. Global arama yöntemleri bir arama uzayında global minimum civarında bir noktaya ulaşabilmekte ancak duyarlı bir çözüm bulamamaktadır. Bu yüzden yapı-tabanlı modellerin gerçeklenmesi için daha önce yayınlamış olduğumuz melez genetik algoritmalar kullanılmıştır. Yapı-tabanlı modellerin geometrik parametreleri yatay eksen boyunca yerleştirilen denetleme noktalarındaki kalınlıklardır. Denetleme noktasında bir birimin kalınlığının sıfır olması, o birimin o denetleme noktasında var olmadığı anlamına gelmektedir. Yapı-tabanlı modellerin yanıtlarının hesaplanması için kullanılan yapısal olmayan sonlu-elemanlar ağı Delaunay üçgenleme yöntemi ile oluşturulmuştur. Yapısal olmayan model ağı tasarımı ile modellerin yanıtlarının hesaplanma zamanı azaltılmıştır. Önerilen parametreleştirme yöntemi bilinmeyen parametre sayısını birkaç onla sınırlandırdığından ve yapısal olmayan model ağı hesaplama zamanını azalttığından, iki-boyutlu doğru akım özdirenç problemi için genetik algoritmaları kullanılabilir hale gelmektedir. Bu sayede oldukça büyük model topluluğu başlangıçta rastgele üretilerek, gelecek nesiller biyolojik kurallar ve türev bilgisi ile güncellenmektedir.

Abstract:
A major difficulty in electrical resistivity imaging is the identification of the lithologic units, especially in the sedimentary environments. The geologic interpretation generally is realized by visual inspection of the final resistivity section. Although sharp boundary inversion techniques based on a local linearization could allow the delineation of interfaces between geologic units, these techniques will succeed only if an initial model already close to the best solution is available. Stochastic algorithms might localize a point around the global minimum of the misfit function; however, they are not efficient at finding the precise solution. For this reason, our previously published hybrid genetic algorithms, derived from evolution theories, are used to verify structure-based models. The geometric parameters are defined by thickness values of the lithologic units at control points distributed along the horizontal axis. A zero thickness value indicates the nonexistence of a certain unit at the corresponding control point. An unstructured grid composed of irregular triangles is constructed by the application of Delaunay triangulations to represent complicated structural boundaries. In addition, the computation time for the calculation of model response is reduced greatly by this strategy. Because the suggested parameterization reduces the number of unknown parameters to a few tens and the computation time for the model responses is reduced by the Delaunay triangulation, the implementation of hybrid genetic algorithms for 2D problems becomes possible. A huge number of models are generated randomly in the first generation (a population of parameters) and then updated in subsequent generations by the simulation of biological processes.