Geomagnetism and AeronomyGeomagnetism and AeronomyГеомагнетизм и аэрономия0016-79403034-5022The Russian Academy of Sciences65092510.31857/S0016794024040104RSQEXYArticlesСтатьиResearch ArticleVector magnetic field reconstruction from single-component data using evolutionary algorithmВосстановление векторного магнитного поля по однокомпонентным данным с использованием эволюционного алгоритмаRytovR. A.РытовР. А.
Russian Federation
ruslan.rytov2017@ya.ruUsovN. A.УсовН. А.
Russian Federation
usov@obninsk.ruPetrovV. G.ПетровВ. Г.
Russian Federation
vgpetrov2018@mail.ruPushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation, Russian Academy of SciencesИнститут земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова РАН (ИЗМИРАН)23082024644ГЕОМАГНЕТИЗМ И АЭРОНОМИЯ56757601022025Copyright ©; 2024, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2024, Российская академия наук2024Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0016-7940/article/view/650925

A simple evolutionary algorithm is proposed to reconstruct a vector anomalous magnetic field from measurement data of one of its components. The algorithm selects the positions and magnetic moments of an assembly of point magnetic dipoles, the total magnetic field of which approximates with the required accuracy the data of single-component magnetic measurements at a known height above the earth’s surface. The distribution of sources obtained in this manner enables the reconstruction of all three components of the magnetic field. In this study, an evolutionary algorithm was utilized to solve the problem of reconstructing the magnetic field components Hx and Hy from the measured Hz vertical component data. Additionally, an iterative procedure was proposed for calculating the Hx, Hy and Hz components of the magnetic field from known data for the anomalous component of the geomagnetic field.

Предложен простой эволюционный алгоритм для восстановления вектора аномального магнитного поля по данным измерения одной его компоненты. Алгоритм подбирает положения и магнитные моменты ансамбля точечных магнитных диполей, совокупное магнитное поле которых приближает с необходимой точностью данные однокомпонентных магнитных измерений на известной высоте над земной поверхностью. Найденное таким образом распределение источников позволяет восстановить все три компоненты магнитного поля. В данной работе с помощью эволюционного алгоритма решена задача восстановления компонент Hx и Hy магнитного поля по данным измеренной вертикальной Hz-компоненты. Предложена также итерационная процедура для расчета Hx , Hy , Hz-компонент магнитного поля по известным данным для аномальной составляющей геомагнитного поля.

Правительство РФGovernment of the Russian FederationКолесова В.И. Аналитические методы магнитной картографии. Отв. ред. В.И. Почтарев. Москва: Наука, 222 c. 1985.Яновский Б.М. Земной магнетизм. Ленинград : Изд-во ЛГУ, 591 c. 1978.Alken P., Thébault E., Beggan C.D., et al. International Geomagnetic Reference Field: the thirteenth generation // Earth Planets and Space. V. 73. № 1. 2021. doi:10.1186/s40623-020-01288-xArturi C.M., Di Rienzo L., Haueisen J. Information Content in Single-Component Versus Three-Component Cardiomagnetic Fields // IEEE Transactions on Magnetics. V. 40. № 2. P. 631–634. 2004. doi:10.1109/tmag.2004.824891Baniamerian J., Liu S., Hu X., Fedi M., Chauhan M.S., Abbas M.A. Separation of magnetic anomalies into induced and remanent magnetization contributions // Geophysical Prospecting. V. 68. № 7. P. 2320–2342. 2020. doi:10.1111/1365-2478.12993Biswas A., Acharya T. A very fast simulated annealing method for inversion of magnetic anomaly over semi-infinite vertical rod-type structure // Modeling Earth Systems and Environment. V. 2. № 4. P. 1–10. 2016. doi:10.1007/s40808-016-0256-xBuchanan A., Finn C.A., Love J.J. et al. Geomagnetic referencing—the real-time compass for directional drillers // Oilfield Review. V. 25. № 3. P. 32−47. 2013The National Centers for Environmental Information. (2018). [Online]. Available: https://www.ngdc.noaa.gov/geomag/geomag.shtmlde Groot L.V., Fabian K., Béguin A., Kosters M.E., Cortés‐Ortuño D., Fu R.R., Jansen C.M.L., Harrison R.J., van Leeuwen T., Barnhoorn A. Micromagnetic Tomography for Paleomagnetism and Rock‐Magnetism // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. V. 126. № 10. 2021. doi:10.1029/2021jb022364Ding X., Li Y., Luo M., Chen J., Li Z., Liu H. Estimating Locations and Moments of Multiple Dipole-Like Magnetic Sources From Magnetic Gradient Tensor Data Using Differential Evolution // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. V. 60. P. 1–13. 2022. doi:10.1109/tgrs.2021.3094057.Essa K.S., Elhussein M. Interpretation of Magnetic Data Through Particle Swarm Optimization: Mineral Exploration Cases Studies // Natural Resources Research. V. 29. № 1. P. 521–537. 2020. doi:10.1007/s11053-020-09617-3Ibrahim D. An overview of soft computing // Procedia Computer Science. V. 102. P. 34–38. 2016. doi:10.1016/j.procs.2016.09.366Kaftan İ. Interpretation of magnetic anomalies using a genetic algorithm // Acta Geophysica. V. 65. № 4. P. 627–634. 2017. doi:10.1007/s11600-017-0060-7Kaji C.V., Hoover R.C., Ragi S. Underwater Navigation using Geomagnetic Field Variations / 2019 IEEE Intern. Conference on Electro Information Technology (EIT). 2019. doi:10.1109/eit.2019.8834192Lourenco J.S., Morrison H.F. Vector magnetic anomalies derived from measurements of a single component of the field // Geophysics. V. 38. № 2. P. 359–368. 1973. doi:10.1190/1.1440346Maier H.R., Razavi S., Kapelan Z., Matott L.S., Kasprzyk J., Tolson B.A. Introductory overview: Optimization using evolutionary algorithms and other metaheuristics // Environmental Modelling & Software. V. 114. P. 195–213. 2019. doi:10.1016/j.envsoft.2018.11.018Montesinos F.G., Blanco-Montenegro I., Arnoso J. Three-dimensional inverse modelling of magnetic anomaly sources based on a genetic algorithm // Physics of the Earth and Planetary Interiors. V. 253. P. 74–87. 2016. doi:10.1016/j.pepi.2016.02.004Munschy M., Fleury S. Scalar, vector, tensor magnetic anomalies: measurement or computation? // Geophysical Prospecting. V. 59. № 6. P. 1035–1045. 2011. doi:10.1111/j.1365-2478.2011.01007.xPace F., Santilano A., Godio A. A Review of Geophysical Modeling Based on Particle Swarm Optimization // Surveys in Geophysics. V. 42. № 3. P. 505–549. 2021. doi:10.1007/s10712-021-09638-4Pilkington M., Boulanger O. Potential field continuation between arbitrary surfaces — Comparing methods // Geophysics. V. 82. № 3. P. J9–J25. 2017. doi:10.1190/geo2016-0210.1Zuo B., Hu X., Leão‐Santos M., Wang L., Cai Y. Downward Continuation and Transformation of Total‐Field Magnetic Anomalies Into Magnetic Gradient Tensors Between Arbitrary Surfaces Using Multilayer Equivalent Sources // Geophysical Research Letters. V. 47. № 16. 2020. doi:10.1029/2020gl088678