重磁异常三维物性反演随机子域法方法技术

本研究针对三维物性反演中存在的困难和问题，提出三维物性反演的随机子域方法技术，首先是将正反演中保持不变的几何格架分离计算并存储，避免重复计算，从而提高正反演计算速度；其次是利用对称性等实现等效计算，明显降低格架计算和存储要求；再通过随机子域方式，降低反演的维数问题；另外，通过概率方式控制子域生成的分布，实现约束新机制. 模型和实例计算表明了方法技术的效果，为大面积重磁数据的三维反演提供了有效的途径.     

2D磁异常分步反演方法分析研究

2D磁异常分步反演方法是利用二维(剖面)磁测数据确定场源几何参数以及物性参数的一种反演方法,该方法的优点是构造的形态函数S不受场源磁化特征的影响,因此可以在未知场源物性参数的前提下,通过拟合依次反演得到磁性源形体横截面几何参数、磁化强度以及磁化方向.本文阐述了2D磁异常分步反演方法的原理及步骤,对形态函数S的特征及求取方法进行了讨论,分析了区域背景干扰(正常场)对反演结果的影响并提出了初步解决方案.在方法研究的基础上,进行了单一理论模型及组合理论模型的试算,得到了较好的反演结果.为了验证该方法的效果,对实测剖面进行了试算,得到了场源的边界及场源埋深信息,为进一步反演提供了有用的参考.     

一种重力异常概率成像的扩展计算

根据重力数据反演结果的数据类型不同,可将重力反演概括为两类:一类是应用线性或者非线性算法,直接计算成像空间的密度分布;第二类是计算得到一种所谓等效密度,用以勾画重力异常场源分布,称为概率成像方法.相对于第一类方法,第二种方法计算更为简单,反演过程也更为稳定.但在一些应用中,需要获取地下介质的实际密度值,进而通过岩性层析等来确定岩性分布,此时,等效密度反演方法表现出了其局限性.本文从概率密度方法出发,应用一种迭代计算,可完成将概率密度值到实际密度值的转化,同时,增加了反演结果的分辨率.本文应用两个理论模型证明了该方法的有效性.     

重磁数据三维物性反演方法进展

综述了重磁数据三维物性反演方法中的几个关键问题.主要包括正演快速算法、反演框架、约束因子讨论、反演算法实现等方面.正演快速算法主要讨论了等效存储几何格架技术、基于GPU加速的并行计算技术以及小波压缩技术.三维物性反演则是在最小二乘意义下使目标函数达到极小的线性或非线性反演.指出,对于特定地质问题需要谨慎选择不同且合适的约束方法乃至反演算法,才能达到好的效果.最后讨论了重磁数据三维物性反演较好的应用前景及发展方向.     

地面可控源频率测深三维非线性共轭梯度反演

讨论了地面可控源电磁勘探三维非线性共轭梯度反演的可行性以及反演过程中考虑场源的必要性.反演采用非线性共轭梯度反演方法.反演过程中,模型响应利用交错网格有限差分技术计算.反演数据采用与发射源平行的电场x分量E_x.利用层状导电模型作为背景,设计了两个理论模型进行数值试验:第一个模型中包含两个电阻率异常,以检验反演的有效性;第二个模型中,在测区外设置了一个低阻异常,以考察源的信息在反演中的作用.两个模型的反演分别从层状背景模型开始,迭代120次后终止.数值试验结果表明,(1)非线性共轭梯度反演所获得的电阻率分布和理论模型吻合较好;(2)非线性共轭梯度算法收敛速度较慢,需要较多的迭代次数完成反演;(3)对于可控源频率电磁勘探,必须考虑源位置信息.因此,本文采用考虑场源信息的地面可控源非线性共轭梯度反演方法能完成真正意义上的可控源频率电磁测深数据的反演.     

谱矩方法在磁源体深度反演中的应用研究

谱矩方法可以对数据的表面形貌做较为细致的描述.它以随机过程为理论基础,用各阶谱矩及统计不变量等具体的参数表征表面的几何形态,算术平均顶点曲率是一种基于四阶谱矩的统计不变量.通常,埋深不同的场源所引起的磁异常尺度不同,从曲率的角度来理解即为磁异常曲面的弯曲程度不同.因此,本文应用算术平均顶点曲率提取磁异常的几何信息,并将所提取的信息用于场源深度的反演.理论上推导了基于谱矩的球状磁源体和板状磁源体的反演公式,得到了场源深度与磁异常、曲率之间的关系式.结合理论模型计算验证了方法的有效性,并与欧拉反褶积方法进行对比.与传统的方法相比,该方法快速简单,无需调节参数,且有较好的反演精度.最后,将该方法用于塔里木盆地航磁异常的反演和解释中,反演出的磁源体深度可满足区域磁异常数据分析和解释的要求,为克拉通沉积盆地磁异常源的深度划分提供丰富的信息.     

基于剩余异常相关成像的重磁物性反演方法

将场源区剖分成长方体单元,通过采集的重磁数据反演出这些单元的密度或者磁化率变化,勾画出场源的分布图像,这种方式是重磁三维反演的重要方向.重磁相关成像通过计算测量的重磁异常与地下各点在测区上的重磁异常的归一化相关,显示出异常地质体的空间赋存状态和等效剩余重磁物性.该方法计算速度快,方法简单、稳定,但是反演的结果只是在-1到+1之间的等效物性,不能够直接反演剩余密度或者磁化率,并且无法引入已知的地质约束.本文通过对物性模型的正演和实测结果的残差进行相关成像,迭代更新物性模型实现对物性参数的反演过程.模型实验证明该方法相对相关成像不仅能提高分辨率,还能够得到真正的物性参数.     

基于全卷积神经网络的磁异常及磁梯度异常反演

地球物理反演问题具有病态性、不适定性,传统的线性反演方法面临着次优逼近和初始模型选择等挑战,为了提高磁场数据反演的精度,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于全卷积神经网络的磁异常及磁梯度异常反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的磁异常及磁梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文全卷积神经网络反演算法的实现奠定了基础;随后对大量不同剩余磁化强度模型进行正演计算获得样本数据集,将正演数据作为输入层,磁化强度模型作为输出层,并基于U-net网络结构设计了一种端到端的网络结构(MagInvNet),再对该网络结构进行监督学习与参数优化;最后进行反演预测.三组模型试验表明,MagInvNet网络能够快速准确识别出磁异常体的位置与形状,并且能够准确的反演出异常体磁化强度的大小,对于含噪声数据,其反演结果的质量不会降低.本文最后利用安徽霍邱铁矿的航磁数据验证了文中方法的有效性.     

基于面向对象思想的正演反演统一框架结构

运用面向对象思想分析地球物理正演与反演问题,提出了一种基于有限单元正演与正则化非线性最小二乘反演的统一框架结构.该框架采用稀疏线性系统求解作为正演的基础类;分别建立一维、二维、三维的几何模型类,用于完成模型的剖分与有限单元钢度矩阵的生成,其中与单元物质属性相关的计算采用纯虚函数的形式,在具体解问题中实现;以正则化非线性最小二乘最优化算法作为反演基础类,反演中有关模型的正演数据计算及Fréchet矩阵求解等采用纯虚函数的形式,在具体问题中进行计算.框架结构的建立提高了代码的重用性与程序开发速度;对地质单元采用统一的空间剖分,有利于开展联合反演程序设计.     

非线性反演方法的新进展

线性方法在许多具体反演问题中遇到困难的情况下，人们提出了非线性方法，同时，计算技术的发展为非线性方法的应用提供了基础。最近几年，人们对非线性方法又进行了改进和发展，例如：Vasco(1993)提出了集合推论的思想；Sambridge(1995)基于Voronoi单元的思想，提出了自然相邻对不规则数据参数化和插值的方法，相邻算法正是基于以上思想和理论，以及其他非线性方法的实践而提出的一种新的非线性反演方法。     

基于深度学习的重力异常与重力梯度异常联合反演

高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文深度学习反演算法的实现奠定了基础;其次对大量的不同密度模型进行正演计算获得样本数据集;然后设计了一种端到端的深度学习网络结构(GraInvNet),再利用样本数据对该网络结构进行训练;最后进行反演预测.组合模型试验表明,多维度数据联合反演相比单一分量反演其结果更“聚焦”,且与模型边界高度吻合,并且对于复杂模型的姿态与物性预测具有极为显著的优势,以及对于含噪声数据的反演,其质量也不会降低;Vinton岩丘实测重力数据也验证了文中方法的有效性;从而证明了深度学习在重力数据的高效高精度反演方面具有的巨大潜力.     

不同高度数据联合欧拉反褶积法研究

基于不同测量高度重力场及其梯度数据可同时对应同一场源并用于反演场源位置的分析原理,拓展不同高度场数据在欧拉反褶积法中的应用范围.首先,立足于对欧拉反褶积方法的理论研究基础,提出不同高度数据融合联合欧拉反演公式.其次,在理论模型上对多种高度数据联合反演做了测试分析计算,验证了不同高度场数据融合联合欧拉反褶积法能够改善位场解释中单一观测面数据计算带来的解的发散问题,收敛过程由此改善.最后,将本文方法应用于龙门山地区实际重力数据的解释,获得了研究区断裂分布特征.     

三维直流电阻率有限元-无限元耦合数值模拟

为解决传统有限元截断边界所引起的问题,本文提出了一种新的三维直流电阻率有限元-无限元耦合数值模拟方法.首先推导了无限元三维单元映射函数,然后提出了一种全新的最优的无限元形函数并与多种其他形函数进行了对比,随后将其与非结构化四面体有限元相结合,取代了传统的混合边界条件,使得电位在无限域内连续并在无限远处衰减为零,最终形成的左端矩阵稀疏对称并与场源位置无关.数值计算表明,该方法可以在近似测区大小的计算范围内得到与混合边界条件相当的计算精度,优于相同计算范围下齐次边界条件的解,有利于减少计算节点数;由于左端矩阵不随场源位置改变,有利于加速反演计算.     

基于欧拉反褶积方法计算川滇交界重力变化场源特征

本文以川滇地区2012-2014年来的多期流动重力观测网络数据为基础,采用欧拉反褶积方法对引起重力变化的场源深度和空间分布规律进行了反演和解释.本文通过构建理论模型。得到了最优的反演参数,并对实际数据进行了计算和分析.结果表明:选择构造指数(SI)为1时适合对流动重力数据进行反演.实际资料的反演结果显示在2012-2014年间的重力变化场源位置更集中于垂直于昭通断裂的北西向分布,场源深度分布在30±10 km范围,形态与鲁甸地震发震构造位置相似.这可能与2014年8月3日鲁甸M_S 6.5地震前的中上地壳的深部应力场变化相关.依据本文研究结果和方法,可以开展由场至源的定量研究,为流动重力变化信号的反演和解释提供一条新思路.     

解释位场全张量数据的张量局部波数法及其与常规局部波数法的比较

全张量探测技术以其信息量大、精度高、干扰小等优点在地球物理领域中得到广泛应用.本文提出采用张量局部波数法来进行位场全张量数据的解释,首先给出了张量局部波数的定义,然后推导出利用张量局部波数法进行反演的基本公式.本文方法在进行张量数据反演时无需事先知道场源体的类型(构造指数)即可获得场源体的位置信息,且可根据位置参数对场源体的类型进行估计.通过理论模型证明张量局部波数法可以很好地完成位场全张量数据的反演工作,并将其与常规局部波数法进行对比,证明全张量局部波数法的反演结果更加准确,即使在测点分布不合理的情况下,张量局部波数法仍可以获得准确的结果.最后应用张量局部波数法对美国得克萨斯州实测重力数据进行了反演,其反演结果与已有的研究成果相一致.     

重力异常的BP神经网络三维物性反演

三维物性反演参数多,计算量巨大,传统的方法难以实现.本文使用BP神经网络实现重力三维物性反演,介绍了BP神经网络的基本原理及特性,并构造一个适用于重力位场反演的BP神经网络.并用其对模型进行反演计算,结果表明:BP网络具有较好的泛化能力和容错能力,反演速度快、准确,并且较好的反应了场源的分布情况.     

瞬变电磁法圆锥型场源特征与电感效应（英文）

应用于煤矿巷道、工程隧道等地下有限空间以及城市和工程浅层探测的瞬变电磁法常采用多匝小线圈装置,但是多匝线圈装置的互感耦合大,关断时间长,使探测的浅部"盲区"增大。为此,提出了一种圆锥型场源装置,推导了该装置内各匝线圈半径的计算公式。采用理论解析式对均匀介质中圆锥型场源一次场、二次场特征进行了计算分析,对圆锥型场源与多匝线圈互感系数进行了比较;应用快速汉克尔变换和改进的余弦变换数值滤波法,基于叠加原理的思想讨论了圆锥型场源下瞬变电磁正演方法,并以H型和KH型地电模型为例对正演结果进行了"烟圈"反演分析。研究表明:对于等效磁矩为926.1A·m~2的多匝回线和圆锥型场源,前者的互感约为后者的9倍;增大圆锥型场源的高度可减小互感系数,但其底半径的进一步变化对互感影响有限。圆锥型场源一、二次场特征与多匝线圈相似,但其二次场和总场暂态响应强于多匝线圈。所提出的综合视电阻率方法适用于圆锥型场源计算,正演结果和"烟圈"反演结果与初始模型的吻合性良好。本文研究成果为减小瞬变电磁探测"盲区"提供一种选择,也为装置组合形式和非线性反演技术等后续研究提供理论参考。     

地层格架正则化约束下的二维立体层析反演

通过把地层格架信息作用于立体层析Fréchet导数矩阵,使得更新后的速度模型呈现出符合地质规律的块状特征.地层格架信息基于立体层析反演中得到的反射点位置进行非规则B样条插值拟合得到,因此在反演中它将会随着反射点位置的更新自然得到更新.与前人提出的保边缘层析算法或多层立体层析算法相比,本文提出的地层格架正则化无需引入混合正则化项或定义某种复杂的混合速度格式,更为直接也更容易实现.理论和实际数据算例证实了该正则化技巧的稳健性和可靠性,能够得到与实际地质构造特征更为一致的地质一致性反演结果.     

基于最小反演拟合差的重磁场源深度计算方法

以等效源及位场物性反演为基础,本文提出一种新的求取重磁场源深度的方法.该方法将一层等效源以一定的间隔从浅部向深部移动,并将等效源作为初始模型进行反演,当反演拟合差最小时,停止反演,此时的等效源底深即为所求场源的中心深度.由于仅需要反演一层等效源,比传统的物性反演计算时间大大减少,并且不需要进行深度加权约束.理论模型数据处理结果表明该方法能够获得较准确的场源深度:以长宽比为7.5的薄板模型为例,深度计算误差约为1个点距(25 m);以长宽比为0.5~1.5的厚板模型为例,深度计算误差小于1个点距(25m).将该方法应用于实测航磁梯度数据,计算的磁源中心深度在200~250m之间,钻井资料显示该异常由埋藏深度在200~300m的闪长岩引起,计算结果与钻井资料较吻合.     

地球物理资料群体智能反演(英文)

复杂地球物理资料的反演问题往往是一个求解多参数非线性多极值的最优解问题。而鸟和蚂蚁等群体觅食的过程,正好与寻找地球物理反演最优解的过程相似。基于自然界群体协调寻优的思想,本文提出了交叉学科的群体智能地球物理资料反演方法,并给出了其对应的数学模型。用一个有无限多个局部最优解的已知模型对该类方法进行了试验。然后,将它们应用到了不同的复杂地球物理反演问题中:(1)对噪声敏感的线性问题;(2)非线性和线性同步反演问题;(3)非线性问题。反演结果表明,群体智能反演是可行的。与常规遗传算法和模拟退火法相比,该类方法有收敛速度相对快、收敛精度相对高等优点;与拟牛顿法和列文伯格一马夸特法相比,该类方法有能跳出局部最优解等优点。