Global optimizasyon yöntemiyle elektromanyetik ters problem çözümü

Abstract

IV ÖZET Bu çalışmada ters elektromanyetik problem çözümü için global optimizasyon metodu kullanılmıştır. Çözülmeye çalışılan ters problem, sonlu iletkenliğe sahip yan sonsuz uzayda dağılmış olan lokalize dipol akım kaynaklarının, iletken yan uzay ve boş yan uzayı ayıran arayüzde oluşan elektriksel potansiyel verisinden yola çıkarak modellenmesidir. Optimizasyon aracı olarak önceki çalışmalarda hız ve etkinliği kanıtlanmış olan Çok Hızlı Simulasyonlu Tekrar Soğutma (Very Fast Simulated Reannealing) algoritması kullanılmıştır. Farazi dipol akım kaynağı modellerinden hesaplanan yapay potansiyel verileri ile gözlemsel veriler arasında kuadratik bir hata fonksiyonu tanımlanmış ve bu hata fonksiyonu optimize edilmiştir. İki adet alan verisi ve iki adet bilgisayar simulasyon verisi üzerinde yapılan başanlı uygulamalar, Global Optimizasyon metodunun ve Çok Hızlı Simulasyonlu Tekrar Soğutma (Very Fast Simulated Rennealing) algoritmasının elektromanyetik ters problem çözümündeki etkinliğini ortaya koymuştur. ANAHTAR KELİMELER: Global Optimizasyon, Simulasyonlu Soğutma, Ters Problem Çözümü, Elektromanyetik Ters Problem, Doğal Potansiyel Yöntemi TC YÖK5EKÖĞR rrtM Kwm ÖOKUMANTASVON MUUûCO

ABSTRACT In this study, the method of global optimization is used for inverse electromagnetic problem solving. The problem to be solved is to model the localized dipole current sources distributed inside an infinite half space with finite resistivity from the observed electrical potential data on the interface between the half space with finite resistivity and the free space. Very Fast Simulated Reannealing algorithm which was shown to be fast and effective in previous studies has been used as global optimization tool. A quadratic error function to be optimized has been defined between the synthetic data calculated from synthetic models and also from the observed data. Applications on two field data and two computer simulation data proved that both the method of global optimization and the Very Fast Simulated Reannealing algorithm are succesful in inverse electromagnetic problem solving. KEYWORDS: Global Optimization, Simulated Annealing, Inverse Problem Solving, Inverse Electromagnetic Problem, Spontaneous Potential Method