Geri Dön

Jeofizikte global optimizasyon uygulamaları

Applications of global optimization in geophysics

  1. Tez No: 410619
  2. Yazar: LEMİ BİLGİLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKHAN GÖKTÜRKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Doğal Potansiyel (SP) ve Düşey Elektrik Sondajı (DES) verilerinin ters çözümü, yapay ısıl işlem (YIİ), genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonunu (PSO) içeren üç global en iyileme (optimizasyon) yaklaşımıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında hem yapay hem de arazi verilerinden oluşan veri kümeleri kullanılarak SP ve DES uygulamalarına ait parametre kestirimi çalışmaları yapılmıştır. YIİ, GA ve PSO ile SP belirtisinin yeri, elektrik dipol momenti, biçim faktörü, uçlaşma açısı ve derinlik parametreleri kestirilmeye çalışılmıştır. Ayrıca GA ile DES belirtisinden tabakalı yapıya ait özdirenç ve kalınlık parametreleri kestirilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar aynı veri kümelerini kullanan farklı algoritmaların çıktıları ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada kullanılan global en iyileme yaklaşımlarıyla yapılan test çalışmaları birbirleriyle uyumlu ve lokal en iyileme algoritmalarıyla karşılaştırılabilir sonuçlar üretmiştir.

Özet (Çeviri)

Inversion of self potential (SP) and vertical electrical sounding (VES) data was carried out by using three global optimization algorithms including simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). Data sets including both synthetic and field data were used for model parameter estimation studies based on SP and VES applications. The model parameters of SP including electrical dipole moment, shape factor, polarization angle and depth were estimated by SA, GA and PSO. Also the parameters of DES anomaly including resistivities and thicknesses of a layered earth model were obtained by GA. The estimated parameters were compared with those from the previous studies based on various optimization algorithms using the same data sets. The test studies based on the global optimization algorithms used in the present study were characterized as being consistent with each other; and they yielded results which are compatible with those from local optimization algorithms.

Benzer Tezler

  1. Yatay halka elektromanyetik (YHEM) verisinden farksal arama algoritması kullanarak parametre kestirimi

    Parameter estimation by differential search algorithm from horizontal loop electromagnetic (HLEM) data

    HİLAL ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeofizik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞLAYAN BALKAYA

  2. Genetik hücresel yapay sinir ağları ve jeofizik uygulamaları

    Genetic cellular neural networks and geophysical applications

    ERDEM BİLGİLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ ALKUMRU

  3. Manyetotellürik yöntemde genetik algoritma ile parametre kestirimi

    Parameter estimation in magnetotelluric methods by genetic algorithms

    EREN TİFTİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Jeofizik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TUĞRUL BAŞOKUR

  4. Genetik algoritma kullanılarak jeofizik verilerin ters çözümü

    Inversion of the geophysical data by using genetic algorithms

    ELİF TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeofizik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. COŞKUN SARI

  5. Balina optimizasyon algoritması ve levenberg-marquardt yöntemi ile doğal uçlaşma verilerinin ters çözümü için ardışık melez bir yaklaşım

    A sequential hybrid approach for inversion of self-potential data by whale optimization algorithm and levenberg-marquardt method

    FAHRİYE ELİF AKKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeofizik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞLAYAN BALKAYA