Pembalikan data elektromagnetik loop horizontal melalui metaheuristik baru dan aplikasinya pada eksplorasi endapan bijih

Abstrak
Keberhasilan metode elektromagnetik loop horizontal dalam menentukan parameter model tubuh bijih terkait erat dengan proses inversi. Namun, masalah inversi geofisika sering kali bergulat dengan kesulitan matematika yang tidak tepat dan tidak unik. Untuk menangani situasi ini, kami menyajikan dua metaheuristik baru: Barnacles Mating Optimizer dan algoritma Hunger Games Search. Pendekatan perintis ini adalah yang pertama dalam literatur yang menggunakan kedua pengoptimal secara bersamaan untuk membalikkan anomali elektromagnetik. Untuk menguji fungsionalitas inti dari alat inversi ini, kami menyederhanakan masalah elektromagnetik loop horizontal dengan menggunakan frekuensi tunggal. Sebelum melakukan inversi data, anomali sintetis yang disebabkan oleh model multi-sumber sederhana digunakan untuk melakukan beberapa analisis modal. Analisis ini mengungkapkan karakter modalitas komposit dari proses inversi dan menyoroti perlunya algoritma yang secara efektif menyeimbangkan eksplorasi global (mencari ruang model secara menyeluruh sambil menghindari minimum lokal) dan eksploitasi lokal, yang berfokus pada perkiraan optimum global secara dekat. Selain itu, temuan tersebut menunjukkan pentingnya melakukan analisis pasca-inversi untuk mengevaluasi potensi ketidakpastian dalam estimasi. Eksperimen awal dengan sembilan fungsi tolok ukur yang menantang mengungkapkan bahwa Hunger Games Search mengungguli dalam menangani masalah pengoptimalan. Performa kedua algoritme kemudian diperiksa menggunakan anomali elektromagnetik loop horizontal sintetis dan dua set data lapangan dari Australia. Untuk mencapai perbandingan yang seimbang, kami menyempurnakan parameter kontrol kedua algoritme, mengoptimalkan performanya dalam kondisi yang sebanding. Penilaian ini memberikan wawasan berharga tentang efektivitas setiap algoritme saat dikonfigurasi dengan benar. Analisis penilaian ketidakpastian sebagian besar mengonfirmasi konsistensi dan konsistensi matematis dari solusi yang diperoleh. Dalam kasus inversi data nyata, keluaran Hunger Games Search menunjukkan kesesuaian yang kuat dengan data pengeboran. Studi ini menggambarkan performa yang lebih kuat dari algoritme Hunger Games Search relatif terhadap Barnacles Mating Optimizer dalam skenario yang disajikan dan menunjukkan efektivitasnya dalam memperkirakan parameter sumber menggunakan anomali elektromagnetik loop horizontal.