基于磁导率的频率域航空电磁法双频反演方法

以往的频率域航空电磁法数据反演方法中,通常在模型中以真空磁导率代替介质磁导率,忽略了磁性层影响。但在高
磁性区域,这样做将会导致计算电阻率值偏高。针对这一问题,首先根据层状介质模型研究了考虑磁导率和电阻率因素条件下的
电磁场正演计算方法,并且分析了不同磁性介质对频率域电磁响应的影响规律。在此基础上,提出了磁导率和电阻率的双频反演
方法,电阻率是通过2个频率的虚分量之比计算得到的,计算结果更加可靠,提高了磁性区域视电阻率填图的精度。通过对模型
计算和实测数据进行反演计算,表明这种方法具有较高的反演精度,为强磁性区域航空电磁法视电阻率填图提了供一种行之有效
的反演方法。      

基于GNSS-IR双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型

提出一种GPS/BDS双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型,并以GNSS接收机实测数据为例,对比分析不同GPS和BDS卫星组合反演土壤湿度的效果。实验表明：1)GPS和BDS双系统组合相对于单系统在短观测时间内可以提高有效卫星数,通过多元线性回归原理可实现双系统多卫星的有效融合,提高土壤湿度反演的精度;2)当GPS和BDS组合卫星数达到6颗以上时,反演效果趋于稳定,反演结果与土壤湿度的相关系数均优于0.90,RMSE相对于单星至少提高25.8%。     

地面核磁共振方法和高密度电阻率法联合找水

地面核磁共振方法是目前唯一能直接找水的地球物理方法,高密度电阻率法则是当前应用较广泛的找水方法,２种 方法的联合使用能为解决找水问题提供不同的地球物理依据,可以在找水功能上达到优势互补:高密度电阻率法反演得到的地层电阻率分布,为地面核磁共振方法反演时电阻率参数的设定提供了信息,使反演的结果更加准 确;地面核磁共振方法可以识别高密度电阻率法确定的低阻异常是否因含水而引起,并能定量地反演出含水层的深度、厚度、单位体积含水量等信息。同时,高密度电阻率法兼具电剖面法和电测深法的功能,其结果可以弥补地面核磁共振方法横向分辨率上的不足。２种方法的工作原理不同,对工作环境的要求也不同,其联合使用能在一定程度上解决单独使用某种方法时的工作环境限制问题。在湖北安陆某找水工作中,２种方法的组合使用取得了良好的效果,证明了这种组合模式的有效性和实用性。      

双感应测井资料自适应正则化反演

为了准确获得地层真电阻率,确定地层侵入关系,将非线性反演理论与Morozov偏差原理结合,建立双感应测井(Dual-Induction Log)资料的自适应正则化全参数反演算法。首先根据Tikhonov正则化反演理论,将双感应测井资料反演问题变为含稳定泛函非线性目标函数极小化问题;再利用Gauss-Newton算法确定极小化解。在测井资料的最佳拟合迭代过程中,将Morozov偏差原理及Cholesky分解技术结合,建立一套自适应选择正则化因子方法;最后对大庆油田的实际测井资料进行反演处理。反演结论与试油结果表明,该算法在处理薄层、薄互层时能够取得更为满意的效果。     

基于序列二次规划方法的高密度电阻率反演

针对高密度电阻率成像法反演计算中存在的困难，探讨了基于序列二次规划（SQP）方法建立可行的电阻率反演算法的问题。在对三维点电源二维地电体电位场模型有限元法正演计算的基础上．建立了基于SQP方法的高密度电阻率成像法反演算法。根据勘测中测量电极间距的不同，提出按不同的电极间距分别建立优化模型进行参数优化。通过对模拟电阻率模型和实际观测资料的反演计算．表明该算法进行高密度电阻率反演是可行的，其具有对初始模型无特殊要求、收敛速度快的特点。这一反演算法可望在高密度电阻率成像的反演计算中得到应用。     

Bostick反演法误差修正

对于水平2层均匀介质模型,为提高Bostick反演法精度,推导希尔伯特变换近似所造成的误差公式,给出误差的数值计算方法,得到修正后的Bostick反演公式。对比2种方法反演结果发现,修正后的Bostick反演法能够更好地反映分界面及第2层介质的电阻率。     

基于深度学习的大地电磁二维反演方法

如何通过大地电磁测深反演方法来提高数据解释的精度一直都是大地电磁测深研究领域的重要课题。针对大地电磁传统反演方法存在的初始模型依赖、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于深度学习的大地电磁二维反演方法。该方法首先设计GoogLeNetINV神经网络;接着构造多种地电模型,在TM模式下通过正演得到视电阻率数据,组成训练数据集;然后用训练数据集训练该神经网络并调整网络参数;最后,将视电阻率数据输入已训练好的GoogLeNetINV神经网络直接得到反演结果。实验结果表明,该方法能快速、准确地反演出“未学习”过地电模型的位置和电阻率数据,具有较好的泛化能力;使用噪声数据测试仍能取得良好的反演结果,有一定的抗噪声能力。将该神经网络应用于Bendigo Zone实际数据资料处理中,反演得到的电阻率模型与地震解释一致,因此基于深度学习的大地电磁反演方法能有效解决大地电磁反演问题。     

基于GPS和水准数据的微粒群算法联合反演祁连山北缘断裂三维滑动速率

将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。     

基于蚁狮优化算法的瑞雷波频散曲线反演

反演瑞雷波频散曲线获得横波速度剖面,是近地表瑞雷波勘探中最重要的步骤之一;瑞雷波频散曲线反演是一个多极值、高度非线性问题,为此引入蚁狮优化算法求解该类问题。蚁狮优化算法是一种群智能算法,是模仿蚁狮设置陷阱捕食的行为建立的全局优化算法,该算法收敛速度较快且降低了不同的参数设置对结果产生的影响。通过使用蚁狮优化算法对典型的理论地质模型进行了频散曲线反演,反演结果表明蚁狮优化算法能够运用在瑞雷波频散曲线反演中且精度较高,在实测资料中与传统非线性方法进行了对比,验证了基于蚁狮优化算法频散曲线反演的优势与实用性。     

重力数据反演鲜水河断裂三维滑动速率

分别将粒子群算法、遗传算法、蒙特卡洛法与位错理论模型相结合,利用已知纯走滑单断层参数正演模拟出的重力变化数据,对单断层三维滑动速率进行反演计算,分析并选取最优的非线性算法。利用2013-09~2014-09和2014-09 ~2015-04两期地面重力数据反演鲜水河断裂三维滑动速率,结果显示：1）粒子群算法相对于遗传算法、蒙特卡洛法收敛性较好、稳定性强、精确度高;2）鲜水河断裂带具有明显的分段差异性且不同段处滑动速率大小不同,该断裂以左旋走滑为主,整体呈逆冲断层,局部兼有挤压;3）2014-09~2015-04地面重力数据反演鲜水河断裂断层走滑、倾滑参数大于2013-09~2014-09重力数据反演结果,这可能与2014-11-22康定6.3级地震有一定关系。