基于交叉梯度交替结构约束的二维地震走时与全通道直流电阻率联合反演

在利用不同的地球物理勘探方法对地下复杂介质成像时,因观测系统的非完备性及数据本身对某些岩石物性的不敏感性,单独成像的结果存在较大的不确定性和不一致性.对于地震体波走时成像与直流电阻率成像,均面临着成像阴影区问题.对于地震走时成像,地震射线对低速区域覆盖较差形成阴影区,造成低速区域分辨率降低.对于电阻率成像,电场线在高阻区域分布较少,造成高阻区域分辨率较低.为了提高地下介质成像的精度,Gallado和Meju(2003)提出了基于交叉梯度结构约束的联合地球物理成像方法.在要求不同的物性模型拟合各自对应的数据同时,模型之间的结构要求一致,即交叉梯度趋于零.为了更有效地实现基于交叉梯度的结构约束,我们提出了一种新的交替结构约束的联合反演流程,即交替反演不同的数据而且在反演一种数据时要求对应的模型与另一个模型结构一致.新的算法能够更容易地把单独的反演系统耦合在一起,而且也更容易建立结构约束和数据拟合之间的平衡.基于新的联合反演流程,我们测试了基于交叉梯度结构约束的二维跨孔地震走时和直流电阻率联合成像.合成数据测试表明,我们提出的交替结构约束流程能够很好地实现基于交叉梯度结构约束的联合成像.与单独成像结果相比,地震走时和全通道电阻率联合成像更可靠地确定了速度和电阻率异常.     

基于交叉梯度约束的重力、磁法和大地电磁三维联合反演

为了降低单一地球物理方法反演的多解性及受噪声的影响程度,本文围绕重力、磁法和大地电磁法开展了三维联合反演的研究.重、磁采用基于对数障碍法的正则化反演算法,大地电磁使用limited-memory BroydenFletcher-Goldfarb-Shanno(L-BFGS)反演算法,引入交叉梯度函数实现了三种物性结构的相互耦合,最终开发出一套重磁电三维联合反演算法,并实现MPI并行加速计算.通过理论模型算例验证了算法的准确性,结果表明:不论是单棱柱体模型还是组合棱柱体模型,联合反演结果相较单独反演对于异常体的空间形态刻画以及物性数值恢复具有较好的提升;单棱柱体模型算例使得异常体的物性参数(密度、磁化率和电阻率)更加接近于真实的物性参数;组合棱柱体模型的联合反演结果不仅仅消除了围岩物性参数的假异常,而且还增强了异常体边界结构的恢复程度.     

一种高效的基于交叉梯度结构约束的三维地震走时与直流电阻率联合反演策略

基于交叉梯度结构约束的不同数据的联合反演可以提高地球物理成像的可靠度,但是由于不同观测数据对地下介质的灵敏度不同以及不同反演系统灵敏度矩阵元素的数值可能存在较大的差异,导致构建和求解联合反演系统存在很大的挑战.针对以上问题,本文提出一种新的基于单独反演模型更新量与交叉梯度结构约束相结合的联合反演策略.该策略利用单独反演系统分别确定出各个模型的更新量,然后利用它们约束交叉梯度系统的反演,得出新的模型更新量.通过这样的方式,有效实现了数据拟合与结构约束的平衡,实现了基于交叉梯度联合反演的目标.新的联合反演策略不需要对原来单独反演程序修改即可实现联合反演,减小了联合反演实现的难度,极大地提高了联合反演的易实现性,而且避免了联合反演矩阵存储及结构过于复杂难以求解的问题.基于新的策略,本文首次实现了基于交叉梯度结构约束的三维地震走时与直流电阻率联合反演.合成模型测试表明,与单一成像相比,联合成像减少了地震走时反演中出现的干扰异常并提高了电阻率反演的分辨率.     

基于交叉梯度耦合的大地电磁与地震走时资料三维联合反演

为了有效解决目前大地电磁和地震走时资料单方法反演结果一致性不好的问题,同时克服基于岩石不同物性参数间关系耦合约束联合反演的局限性,本文研究了基于交叉梯度耦合约束的大地电磁与地震走时资料的三维联合反演算法.以较为成熟的天然地震走时资料三维正反演和大地电磁三维正反演算法为基础,实现了具有共同的反演网格,以交叉梯度结构耦合约束,并能同时获得电阻率和速度模型的三维联合反演算法.分别利用单棱柱体模型和双棱柱体模型合成数据进行了联合反演试算.结果表明:无论是单棱柱体模型还是双棱柱体模型,联合反演结果比单独反演对异常体的空间形态都有更好的恢复,其中单棱柱体模型反演的异常体电阻率更接近于真实电阻率,双棱柱体模型的联合反演结果不仅消除了围岩的部分电阻率假异常,而且增强了对异常体深部速度结构特征的恢复程度.联合反演还能同时改善电阻率和速度反向变化异常体的单独反演结果,进一步证明交叉梯度耦合不依赖于岩石物性关系,而强调地下结构的相似性,具有更普遍的适用性.     

部分区域约束下的交叉梯度多重地球物理数据联合反演

交叉梯度联合反演方法通过对多种地球物理模型实现结构耦合,在岩石物性关系不确定的情况下,既能提高反演结果的可靠性,又能减少反演的多解性,还能减少不同方法解释结果之间的矛盾.当不同的模型观测数据覆盖范围不一致时,交叉梯度联合反演通常需要取出重叠区域数据进行联合反演,并且建模时还要扩展一些模型范围.本文首先提出并实现了部分区域约束下的交叉梯度多重地球物理数据联合反演算法;接着进行了算法的模型试算;最后,我们将该反演算法用于本溪—集安深部地质调查重磁电综合地质地球物理解释中.结果表明:该算法不但能在重叠区域内很好地恢复结构相似的模型,而且在非重叠区域与重叠区域的边界处仍然可以得到平滑变化的模型;在本溪—集安10号剖面所获得的结构上相似的电阻率、密度及磁化率模型较好地反映了该区的深部地质结构,对于确定深部地质体的性质提供了有力的证据.     

重震联合反演方法及其应用进展

地球物理反演是探索地下结构的最佳途径之一.地震波可以穿透到地球深部进行直接采样,是探测地球深部的主要方法.重力是结构体密度分布与地表观测点之间距离的体积积分效应,重力异常随着源深度的增加衰减很快,其对浅部结构的灵敏度明显优于地震数据.地震和重力联合反演能够相互补充和约束,提高空间分辨率,使反演结果更加稳定可靠.本文首先介绍了联系地震和重力数据的速度-密度经验关系,随后分别介绍了重震联合反演的3种常用方法—顺序反演、同步反演和交叉梯度反演,简要阐述了各种方法在国内外的应用情况.分析认为顺序反演将两类数据分开独立进行计算,原理简单,易于操作实现.但是该方法依赖于先验模型和速度-密度经验关系,可能存在分辨率较低区域(如模型边界)的误差放大效应.同步反演采用将地震和重力数据放在同一方程组中同时反演的策略,减弱了单一数据先验模型对结果的影响,但两种数据的同时运用势必引入数据权重分配问题.交叉梯度寻求不同物理参数模型在结构上的相似性,对潜在的岩石物性关系做了最少的假设,一定程度上降低了反演的非唯一性,但强制性地匹配模型的结构不一定完全符合地下介质的物性分布.因此使用交叉梯度方法反演时应注意模型的推导需要遵循客观标准,以控制模型的结构相似性和数据拟合度.最后指出重震联合反演中的速度-密度经验关系和数据的权重分配仍是值得探究的问题.     

交叉梯度理论及其在地球物理联合反演中的应用

地球物理联合反演中,建立合适的目标函数将不同物性参数联合起来是非常重要的一步工作,然而并不是所有的物性参数之间都存在较为明显的显式关系.本文系统介绍并分析了地球物理联合反演中用于耦合不同物性参数的新方法-交叉梯度法.该方法充分利用交叉梯度函数的性质,从结构上对不同物性参数进行耦舍.在联合反演算法的目标函数中引入交叉梯度项,无需不同物性间的其他耦合关系即可实现广义意义下的联合反演.理论密度数值模型验证了交叉梯度函数的相关性质,相关应用实例也表明了该方法在联合反演中应用效果良好,具有一定的实际应用价值.     

三维重力、重力梯度和大地电磁数据的平滑聚焦结构约束联合反演

多种地球物理数据联合反演解释能够显著提高勘探分辨率,近年来,基于交叉梯度结构约束的联合反演得到了广泛研究.该方法有效克服了单一方法反演易受多解性影响和不同方法反演结果结构不一致等问题,已成为目前最流行的联合反演技术之一.传统的重力和大地电磁联合反演常因重力纵向分辨能力弱,导致密度模型可靠性较低,进而使联合反演结果有失准...     

电磁与地震联合反演研究现状与未来发展

不同的地球物理方法有各自的应用、优势和局限性,正是因为局限性的存在,单一地球物理方法在地球物理反演中具有一定的不足,例如反演精确度等,因此将多种地球物理方法进行联合反演要比单一方法反演具有一定的优越性.本文介绍了联合反演的分类方法,说明电磁与地震理论的相似性,以及物性上的联系,重点分析近几年国内外电磁和地震联合反演的研究进展、现状及存在的问题.对于不同类型物性参数在联合反演中的耦合问题,指出岩石物理方法适用范围.最后预测电磁和地震联合反演的发展方向,包括优化算法从线性到非线性,进一步到更高级算法;进行更多方法结合的联合反演;在维度上的拓展,一维到二维、三维,甚至四维.另外,加强联合反演岩石物性等先验信息的结合以及结构法反演前景广阔,需要进行更多实际应用验证.     

大地电磁与地震联合反演研究现状与展望

由于大地电磁探测和地震勘探各自存在优势和局限,因此联合反演比单独一种地球物理资料反演更优越.本文剖析了联合反演的两类分类方法,指出大地电磁与地震方法具备联合反演的基础-理论上相似,物性上有联系,并重点分析国内外大地电磁与地震数据联合反演的研究现状与存在问题,总结层状均匀和非均匀两种介质结构的电震联合反演算法.对于如何耦合不同类型的物性参数这一联合反演的核心问题,指出目前广泛使用的岩石物理法和结构法两类方法的适用范围.最后提出大地电磁与地震联合反演的发展方向:层状均匀介质结构要优化线性迭代技术;非均匀的复杂地质结构,需加紧非线性反演理论向非线性反演发展,其中结构法反演前景广阔,要加强实际资料的运用;此外,电震联合反演也需与岩石物性等先验地质信息相结合.     

Two-dimensional data-space joint inversion of magnetotelluric,gravity, magnetic and seismic data with cross-gradient constraints

In recent years, joint inversion has been widely used for integrated geological interpretation. We extended a data-space joint inversion algorithm of magnetotelluric, gravity and magnetic data to include first-arrival seismic travel-time and normalized cross-gradient constraints. We describe the main features of the algorithm and apply it to synthetic data generated for hypothetical models. For the synthetic data, we find that the joint inversion with multiple parameters is superior to the joint inversion with two or even three parameters, which can reduce the multisolution of inversion results more effectively. Furthermore, data-space joint inversion involves fewer memory requirements and better calculation speeds than traditional model-space joint inversion. The normalized cross-gradient constraints can better couple model parameters of different magnitudes compared with traditional unnormalized cross-gradient constraints, resulting in higher levels of structural similarity among resistivity, density, magnetic susceptibility and velocity models.     

基于交叉梯度约束的时间域激发极化法二维同步反演

时间域激发极化法(Time-domain induced polarization method,简称为TDIP)已有的反演算法采用的是分步反演的思路,即先由视电阻率资料反演电阻率,固定电阻率再由视极化率资料反演极化率,这样就存在极化率结果严重依赖于电阻率反演结果的问题.为了有效解决这一问题,本文实现了TDIP二维数据空间分步反演算法,提出了基于交叉梯度约束的TDIP二维同步反演策略,实现了交叉梯度约束的电阻率和极化率二维同步反演算法.分别用电阻率和极化率结构一致和不一致的二维模型合成数据进行了分步和同步反演试算,对不同模型试算结果进行了对比分析.结果表明:对于电阻率和极化率结构一致和不一致模型,同步反演结果比分步反演结果能更好地确定异常体的空间分布范围,反演得到的电阻率和极化率值更接近真值.理论模型算例表明本文提出的同步反演算法有效解决了分步反演的问题,优于分步反演算法,具有更好的实用性.     

基于交叉梯度约束的电阻率法和背景噪声法三维联合反演研究

电阻率法和背景噪声法是通过获得地下介质的电阻率和速度参数的分布来探究地球内部物质分布的非均匀性特征,联合反演可以有效地发挥两种方法的优势,减小反演多解性.本文采用有限内存拟牛顿（L-BFGS）算法实现了电阻率法和背景噪声法的单方法三维反演,然后基于电阻率和速度模型结构耦合约束,采用交替迭代方式实现了电阻率法和背景噪声法的三维联合反演.通过设计规则体组合模型和不规则体组合模型进行理论模型合成数据三维反演试算,结果表明：联合反演可以获得同时满足数据拟合差和结构更为相似的速度-电阻率模型;联合反演可以压制背景噪声单方法反演出现的假异常,获得更精细的速度结构;联合反演获得的电阻率模型对倾斜异常体、高阻覆层下方异常体、圈闭的高/低阻体等边界信息有明显的提升,有效克服电阻率法单方法反演的局限,提高深部电阻率的分辨率.     

采空区地震与电法探测数据的联合反演研究及应用

综合地球物理技术在采空区的探测中发挥了重要作用.目前通常采用单方法反演、仅对不同方法反演结果进行对比解释的综合勘探方式,单方法反演的多解性严重降低了其探测精度.如何提高采空区的探测精度,对采空区进行有效探测一直被认为是地球物理技术面临的首要难题.为了提高地震与电法技术的探测精度,基于交叉梯度联合反演理论,设计了地震初至折射走时数据和高密度电法数据的联合反演算法流程,对采空区理论模型和野外实际数据进行了联合反演处理.结果发现通过两者的联合反演,不仅可以提高采空区电阻率反演模型的成像效果,而且能够获得地震单方法反演难以成像的采空区低速异常体,从而提高了地震与电法技术对采空区的探测精度.表明地震与电法探测数据联合反演是一种提高采空区探测精度的有效方法.     

A Bayesian trans-dimensional approach for the fusion of multiple geophysical datasets

We propose a Bayesian fusion approach to integrate multiple geophysical datasets with different coverage and sensitivity. The fusion strategy is based on the capability of various geophysical methods to provide enough resolution to identify either subsurface material parameters or subsurface structure, or both. We focus on electrical resistivity as the target material parameter and electrical resistivity tomography (ERT), electromagnetic induction (EMI), and ground penetrating radar (GPR) as the set of geophysical methods. However, extending the approach to different sets of geophysical parameters and methods is straightforward. Different geophysical datasets are entered into a trans-dimensional Markov chain Monte Carlo (McMC) search-based joint inversion algorithm. The trans-dimensional property of the McMC algorithm allows dynamic parameterisation of the model space, which in turn helps to avoid bias of the post-inversion results towards a particular model. Given that we are attempting to develop an approach that has practical potential, we discretize the subsurface into an array of one-dimensional earth-models. Accordingly, the ERT data that are collected by using two-dimensional acquisition geometry are re-casted to a set of equivalent vertical electric soundings. Different data are inverted either individually or jointly to estimate one-dimensional subsurface models at discrete locations. We use Shannon's information measure to quantify the information obtained from the inversion of different combinations of geophysical datasets. Information from multiple methods is brought together via introducing joint likelihood function and/or constraining the prior information. A Bayesian maximum entropy approach is used for spatial fusion of spatially dispersed estimated one-dimensional models and mapping of the target parameter. We illustrate the approach with a synthetic dataset and then apply it to a field dataset. We show that the proposed fusion strategy is successful not only in enhancing the subsurface information but also as a survey design tool to identify the appropriate combination of the geophysical tools and show whether application of an individual method for further investigation of a specific site is beneficial.