Inversion of geophysical data by a hybrid metaheuristic algorithm
Melez metasezgisel algoritmayla jeofizik verilerin ters çözümü
- Tez No: 1016572
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖKHAN GÖKTÜRKLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Jeofizikte ters çözüm problemler genellikle doğrusal olmayan ve kötü koşullu yapıya sahiptir. Bu durum, gürültülü ve sınırlı gözlemlerden kararlı ve güvenilir çözümler elde edilmesini zorlaştırmaktadır. Klasik yöntemlere alternatif olarak kullanılan metasezgisel optimizasyon algoritmaları, parametre uzayının daha geniş biçimde taranmasına ve global çözümün daha etkin şekilde belirlenmesine olanak sağlamaktadır. Ancak, avantajlarına rağmen, tekil metasezgisel algoritmalar bazı durumlarda yavaş yakınsama ya da olgunlaşmamış çözümler üretmek gibi sınırlamalar gösterebilmektedir. Bu nedenle, son yıllarda bu kısıtları aşmak amacıyla hibrit metasezgisel yaklaşımlar geliştirilmiş ve böylece daha hızlı yakınsama, daha yüksek duyarlıklı çözüm elde etme, ve parametre uzayının daha etkin bir şekilde taranması hedeflenmiştir. Bu tez çalışmasında, jeofizik ters çözüm problemlerinde parametre kestiriminin doğruluğunu, kararlılığını ve verimliliğini artırmak için hibrit bir Farksal Evrim–Parçacık Sürü Optimizasyonu (FE/PSO) algoritması geliştirilmiştir. Bu kapsamda, geliştirilen hibrit algoritmanın farklı jeofizik ters problemlerinin çözümündeki potansiyeli incelenmiştir. Çalışmada doğal-potansiyel ve gravite anomalilerinden model parametre kestirimi ile uydu gravite verilerinden Moho derinliği modellemesini içeren uygulamalar gerçekleştirilmiştir. FE/PSO algoritması R programlama dili kullanılarak geliştirilmiş ve matematiksel test fonksiyonları, sentetik veri setleri ve arazi potansiyel-alan verileri üzerinde test edilmiştir. Gürültüsüz ve gürültülü sentetik veri setleri algoritmanın performansını incelemek amacıyla tasarlanmıştır. Arazi verileri ise algoritmanın gerçekçi jeolojik koşullardaki uygulanabilirliğini değerlendirmek için kullanılmıştır. Uydu gravite verileriyle Moho modellemesi uygulamasında ise, geliştirilen hibrit algoritmanın yüksek boyutlu ters çözüm problemlerindeki performansı incelenmiştir. Uydu tabanlı gravite verilerinin Moho modellenmesine uygulanmasında, Makran bölgesi çalışma alanı olarak seçilmiştir. Makran, Arap Levhası'nın Avrasya Levhası kuzeye doğru daldığı bir dalma-batma zonudur ve İran Platosu'nun güneydoğusunda yer almaktadır. Ters çözüm sonuçları, kabuk kalınlığındaki değişimleri ortaya koymakta; Umman Denizi altında 19–30 km gibi sığ Moho derinlikleri kuzeye doğru ilerledikçe kademeli bir şekilde artarak 30–40 km'ye ulaşmakta, Taftan–Bazman volkanik yayı güneyinde 40–45 km'ye çıkmakta ve Zagros çarpışma zonunda 45–51 km ile maksimum değerlere erişmektedir. Elde edilen sonuçlar, FE/PSO hibrit algoritmasının, Farksal Evrim veya Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmalarının tekil kullanımına kıyasla daha hızlı yakınsama sağladığını ve model parametrelerinin daha başarılı şekilde elde edildiğini göstermiştir. Yöntemin sentetik modelleri doğru biçimde belirlediği, gürültünün varlığında kararlı çözümler ürettiği ve arazi verileri için literatürle uyumlu sonuçlar ürettiği görülmüştür. Bu bulgular, hibrit metasezgisel yöntemlerin doğrusal olmayan jeofizik ters problemlerin çözümünde etkin ve pratik bir araç olduğunu ve yeraltı yapılarının daha güvenilir modellenmesine katkı sağlayabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Geophysical inverse problems are generally nonlinear and ill-posed, making it difficult to obtain stable and reliable solutions from noisy and limited observations. Metaheuristic optimization methods offer an effective alternative to classical techniques, allowing broader exploration of the solution space and more effective identification of global solution. However, despite their advantages, individual metaheuristic algorithms may experience slow convergence or premature stagnation. Therefore, in recent years, hybrid metaheuristic strategies have been developed to overcome these limitations, aiming for faster convergence, higher solution accuracy, and more effective exploration of the parameter space. This thesis aims to develop a hybrid Differential Evolution–Particle Swarm Optimization (DE/PSO) algorithm to improve the accuracy, robustness, and efficiency of parameter estimation in geophysical inversion. The objective is to evaluate the potential of this hybrid approach for solving a variety of inverse problems related to geophysical data. The study includes applications involving model parameter estimation from self-potential and gravity anomalies, as well as Moho depth modeling from satellite gravity data. The DE/PSO algorithm was implemented in the R programming language and tested using mathematical test functions, synthetic datasets, and field potential-field data. Synthetic tests were designed to examine the algorithm's performance under noise-free and noisy conditions, while field examples were used to assess its applicability in real geological settings. In the application to satellite gravity data for Moho modeling, the aim is to evaluate its performance in handling high-dimensional inversion problems, where hybrid and metaheuristic approaches have rarely been used. In the application to satellite-based gravity data for Moho modeling, the Makran region was selected as the case study. Makran is a subduction zone, where the Arabian Plate subducts northward beneath the Eurasian Plate located southeast of the Iranian Plateau. The inversion results capture variations in crustal thickness, with shallow Moho depths of 19–30 km beneath the Oman Sea gradually increasing northward to 30–40 km, reaches 40–45 km in south of the Taftan-Bazman volcanic arc, and attains maximum depths of 45–51 km in the Zagros collision zone. The overall results show that the DE/PSO hybrid algorithm provides fast convergence and improved parameter recovery compared with the individual use of DE or PSO. The method successfully reconstructs synthetic models, remains robust in the presence of noise, and yields results consistent with previous interpretations of field data. These findings demonstrate that hybrid metaheuristics offer a practical and efficient tool for solving nonlinear geophysical inverse problems and can contribute to improved modeling of subsurface structures.
Benzer Tezler
- 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
2020
Jeofizik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞLAYAN BALKAYA
- Pre-eklampsi ve eklampsi vakalarında immünoglobülin düzeylerinin değerlendirilmesi (Klinik ve immünobiolojik araştırma)
Examination des valeurs d'immunoglobulines en cas de la toxemie gravidique
M. MURAT SEMİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Şeker şurubunun inversiyonuna etki eden kimi faktörlerin araştırılması
Başlık çevirisi yok
SAİDE GÜNERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Bilimleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL YURDAGEL
- Preparation of polymethylmethacrylate (PMMA) membranes by phase inversion for artificial Kidney modules
Başlık çevirisi yok
MOHAMMED M. MANNA
- İki boyutlu jeolojik yapıların gravite inversiyonu
Başlık çevirisi yok
HAKKI ŞENEL
Doktora
Türkçe
1986
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeofizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZDEMİR
