基于改进混合蛙跳算法(ISFLA)的瞬变电磁信号激电信息提取新方法

为解决瞬变电磁(TEM)信号中激电(IP)信息提取依赖初始条件、易陷局部最优和解缺乏唯一性等问题，研究人员提出了一种融合帐篷混沌分布和自适应移动因子的改进混合蛙跳算法(ISFLA)。该方法通过优化初始种群分布和动态调整搜索步长，显著提升了地电结构重建精度和抗噪能力，为深部矿产资源勘探提供了新工具。

　　

在深部矿产资源勘探领域，瞬变电磁法(TEM)与激发极化法(IP)的联合应用长期面临技术瓶颈。传统线性反演方法受限于初始模型敏感性，难以准确提取复杂地层中的激电(IP)信息，导致极化参数(如极化率m、时间常数τ等)重建失真。尤其当TEM信号晚期出现幅值反转时，常规电阻率模型更无法有效解释这种由IP效应引起的异常现象。这一技术难题严重制约了矿产、油气资源的精准勘探效率。

针对这一挑战，江西财经大学软件与物联网工程学院联合湖北大学经济学数字金融创新重点实验室的研究团队，在《Scientific Reports》发表了创新性解决方案。研究团队发现，现有启发式算法(如遗传算法、粒子群优化)在计算频变复电阻率ρ(ω)时存在效率低下、收敛困难等缺陷。为此，他们首次将帐篷混沌映射与自适应步长策略引入混合蛙跳算法(SFLA)，开发出ISFLA新型反演框架。该算法通过帐篷混沌算子生成均匀初始种群，利用自适应移动因子tan(π/4·i/iter_g)动态平衡全局探索与局部开发，最终实现了对1D层状地电模型中极化参数的高精度提取。

关键技术方法包括：1)基于Dias模型和Cole-Cole模型的频域-时域TEM正演计算；2)采用47点汉克尔滤波系数和Gaver-Stepfest变换实现电磁响应转换；3)构建包含电阻率ρ_i、厚度h_i和极化率m_ci的(3l-1)维模型空间；4)以垂直磁场分量H_z为拟合指标设计适应度函数。

三层(K型)地电模型验证
通过对比首层、中间层和底层极化场景，发现底层极化重建误差最小(TRE=15.79%)。如图2所示，ISFLA反演的H_z曲线与理论模型高度吻合，证实算法对极化层位的精确定位能力。

z数据拟合曲线'>

极化模型对比
在A型模型中，Dias模型的反演精度(MSE=4.0954×10^-5)显著优于Cole-Cole模型。图3显示Dias模型能更准确还原中间极化层的电性参数，为实际勘探中的模型选择提供依据。

抗噪性能测试
对含20%噪声的HKH型五层模型，ISFLA仍保持稳定反演能力(TRE=165.53%)。如图7所示，算法在高阻层参数重建中虽存在偏差，但关键极化层位(m₃=m₄=0.3)识别准确，证实其强鲁棒性。

现场数据应用
在四川某矿区400m测点的反演中，ISFLA构建的30层简化模型(图8)清晰揭示浅部高阻层(>800Ω·m)、中部极化含水层(200-400Ω·m)和深部基岩的三元结构，与传统方法相比收敛速度提升40%。

该研究突破性地解决了TEM信号中IP信息提取的三大核心难题：通过帐篷混沌分布克服初始值依赖性，利用自适应移动因子规避局部最优，采用分层反演策略增强解的唯一性。实际应用表明，该方法对极化异常体的探测深度可达500m，为深部资源勘探提供了新的技术范式。未来研究可进一步拓展至三维地电模型及多参数(频率指数c、电化学参数η)联合反演，以应对更复杂的地质条件。