利用一维正则化反演进行大地电磁测深数据拟二维反演解释

大地电磁测深的反演问题是不适定的,其反演结果不稳定,且具有非唯一性。通过在目标函数中采用正则化方法,可以使得不适定反演问题具有稳定的反演结果,并改善解的稳定性和非唯一性问题。为了提高野外大地电磁测深数据的处理效率和初步解释的精度,提出了大地电磁测深数据的一维正则化反演进行拟二维反演解释方法。这里所述的大地电磁测深一维反演解释,与以往的解释方法不同,其思路首先用Bostick反演的深度来控制层参数,使反演计算的模型参数仅存在电阻率;最后采用阻尼高斯-牛顿算法进行反演计算,并将Bostick反演结果作为反演计算的初始模型。通过模型试算,结果表明其处理速度快、解释直观,对野外大地电磁测深数据进行初步反演解释是可行的。     

反射系数与子波同时迭代反演的预条件共轭梯度法

在反射系数白噪、子波最小相位的假设下,研究基于线性反演的地震反射系数和子波同时估计问题。在Cauchy准则稀疏反演求解中,应用预条件共轭梯度法实现反射系数和子波同时迭代反演。在迭代求解正则化方程时,用共轭梯度法求解相应的原问题,初猜子波求解也使用该策略。模型数据试算与比较,表明了该算法正确而有效。用实际数据检验算法的实用性,经研究表明,预条件共轭梯度法计算的反射系数和子波,要比直接稀疏反演精度高,而且收敛较快,数值稳定,实用性强。     

起伏地形条件下电阻率法三维反演

地形起伏下的三维反演问题是当前电阻率法研究的一个难题。为了更好地解决上述问题,采用加权正则化共轭梯度法实现起伏地形三维电阻率反演算法。该方法引入了加权正则化思想,显著降低了迭代时目标函数发散的问题,提高了反演稳定性。对比了两种消除反演中地形影响的方法,结果表明,直接带地形的电阻率法三维反演具有更好的分辨率,能有效地消除地形所造成的误差,但在起伏角度偏大,如河流、堤坝等接近垂直角度时,使用此方法会使得反演发散得不到满意的结果;此时采用基于地形校正的方法有一定的效果。     

大定源瞬变电磁一维自适应正则化反演

自适应正则化反演对初始模型要求较低,直接对瞬变电磁响应数据进行反演。正则化因子通过计算每次迭代的数据目标函数和模型目标函数自适应的得到,从而快速获得地下的地电结构。本文采用自适应正则化反演算法对大定源回线瞬变电磁一维层状模型进行反演,使用均匀半空间作为初始模型,首次采用模型对深度的二阶导数极小的模型约束,通过典型理论模型的反演计算,证明了TEM自适应正则化一维反演算法拟合效果好、精度高,由于不用反复搜索正则化因子,并且收敛速度快,体现了良好的稳定性和可靠性。     

测高数据不准时的直升机航空瞬变电磁一维反演方法理论研究

航空电磁勘探中,高度计显示的发射线圈高度数据往往是不准确的,这可能会影响反演结果,出现假异常现象。针对这一情况,提出了一种高度计数据不准确条件下的航空瞬变电磁资料一维反演方法,在重构地电参数的同时也对发射线圈高度值进行校正。由于航空电磁反演问题是典型的病态问题,使用正则化反演方法,正则化因子由数据目标函数与模型目标函数之间的关系以自适应方式给出,使得反演迭代能稳定进行。以直升机航空瞬变电磁资料反演为例,用理论模型响应数据加入噪声进行反演,结果表明,无论初始高度值是高于真值还是低于真值,该反演方法均能够较好地重构地下介质参数和发射线圈高度值;作为反演初值的发射线圈高度测量值越准确时,反演迭代收敛速度就越快,反演效果也越好。     

起伏地形大地电磁二维反演

为了适应地形起伏的实际地质情况,开展带地形的最小二乘二维反演研究。鉴于大地电磁(MT)反演的不适定问题,引入Tikhonov的正则化方法,从而获得关于总目标函数的方程,利用光滑约束最小二乘法求解总目标函数方程。由于正则化因子值与反演精度以及稳定性相关,采用主动约束平衡方法获取最优化的正则化因子,以确保反演精度和稳定性都达到最佳。与此同时,利用电磁场互易定理以节省反演迭代过程求解雅可比矩阵的计算时间。构建了若干地质构造模型进行试算,分别讨论TE、TM模式以及二者联合模式的反演结果,并与前人研究工作对比以说明本文方法的反演效果。     

利用阻尼型高斯牛顿法的激发极化数据聚焦反演

利用阻尼型高斯牛顿法求解反演目标函数,并将粗糙度矩阵约束和最小支撑泛函约束以及参考模型和模型参数界限约束引入到目标函数中,同时结合预条件共轭梯度法进行反演迭代,实现了激发极化数据三维聚焦反演快速计算。通过对几个典型模型的试算,并与传统光滑模型约束的反演结果进行比较,表明该反演算法的可靠性和稳定性较好,并且算法速度快,占用内存低且易于并行化。     

重磁数据的重加权正则化共轭梯度法约束反演

重磁异常的物性线性反演多是欠定问题求解,求解不仅具有明显的不稳定性,还会导致其垂向分辨率大大降低,反演的"趋肤效应"明显.针对重力数据反演中的这一问题,引入重加权正则化共轭梯度法的约束反演,即在目标函数中加入正则化方程加以约束,以深度加权函数对核矩阵进行补偿,在反演过程中实现了正则化因子的自适应选择.引入了PRP公式,...     

大地电磁测深不同反演方法的应用效果对比--以安徽皖江地区页岩气调查为例

在安徽皖江地区页岩气地质调查中,开展了大地电磁测深(magnetotelluric sounding, MT)剖面研究,通过对比4种不同反演方法和不同极化模式的反演结果,分析各方法的优缺点。4种反演方法各有特点,不同极化模式也具有不同的反演效果。地质与钻孔资料表明,二维带地形共轭梯度反演TM极化模式的电性特征清晰,迭代收敛效果最佳,与地质资料吻合较好,可成功识别二叠纪泥页岩低阻异常。初步推断了皖江地区断裂空间展布特征及页岩气目标层分布,可为其他类似地区大地电磁测深勘探反演方法的选取提供参考。     

井地2.5维DC反演研究

开展了不同观测方式的井地2.5D直流电阻率反演研究。①从2.5维直流电阻率满足的边值问题出发,采用变分原理结合节点线性基函数推导了2.5维井地DC满足的积分弱解形式;②构建了二阶最大平滑稳定泛函的2.5维井地直流电阻率正则化目标函数,采用共轭梯度算法对正则化目标函数进行最优化求解,并采用逐步衰减正则化因子的求解策略来提高反演的稳定性;③设计了均匀半空间模型得到的数值解与解析解对比,电位的相对误差在2%以内,阐述正演算法的正确性和高精度。另外,分析了不同观测装置的2.5维井地直流电阻率异常体特征,并对不同观测方式对2.5维井地DC理论数据进行反演研究。研究结果表明,井中数据的引入提高了2.5DC对纵向探测的分辨率能力,同时提高了2.5DC反演有效性以及准确性。     

共轭梯度法在新井参数设计中的应用

通常情况下,含水层的参数可分别借助于Dupuit和Theis井流公式,在局部地段利用稳定流和非稳定流抽水试验获得.在新井设计阶段,一般是依据现有参照井数据进行线性或非线性插值计算,但插值受插值表的约束,效率不高.本次研究采用2次优化方法,用网格法确定所求参数最优估计值作为下一步的叠代初值.用共轭梯度法逐步逼近所求参数的精确解,高效地利用参照井的基本数据得到了精度较高的新井参数,为准确地设计新井提供可靠的依据,实地应用效果良好.     

梯度反褶积法及其在矿产勘探中的应用

梯度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,但现今针对梯度数据的反演方法还比较少。笔者提出一种新的梯度数据解释方法--梯度反褶积法,该方法以梯度数据为基础获得场源体的位置信息,在计算公式中消除了构造指数,避免了因构造指数选取不当引起的误差。通过理论模型试验证明,梯度反褶积法能有效地完成目标体的反演工作,反演结果与理论值之间的误差小于5%,且相对于常规欧拉反褶积法更加稳定、准确。将梯度反褶积法应用于实测航磁梯度异常的解释,获得了地下铁矿的分布状态。     

Accelerating the solution of linear systems appearing in two-phase reservoir simulation by the use of POD-based deflation methods

We explore and develop a Proper Orthogonal Decomposition (POD)-based deflation method for the solution of ill-conditioned linear systems, appearing in simulations of two-phase flow through highly heterogeneous porous media. We accelerate the convergence of a Preconditioned Conjugate Gradient (PCG) method achieving speed-ups of factors up to five. The up-front extra computational cost of the proposed method depends on the number of deflation vectors. The POD-based deflation method is tested for a particular problem and linear solver; nevertheless, it can be applied to various transient problems, and combined with multiple solvers, e.g., Krylov subspace and multigrid methods.

     

An efficient optimization method for identifying parameters of soft structured clay by an enhanced genetic algorithm and elastic–viscoplastic model

Soft structured clays usually exhibit complex behaviors, which can lead to difficulties in the determination of parameters and high testing costs. This paper aims to propose an efficient optimization method for identifying the parameters of advanced constitutive model for soft structured clays from only limited conventional triaxial tests. First, a new real-coded genetic algorithm (RCGA) is proposed by combining two new crossover and mutation operators for improving the performance of optimization. A newly developed elastic–viscoplastic model accounting for anisotropy, destructuration and creep features is enhanced with the cross-anisotropy of elasticity and is adopted for test simulations during optimization. Laboratory tests on soft Wenzhou marine clay are selected, with three of them being used as objectives for optimization and others for validation. The optimization process, using the new RCGA with a uniform sampling initialization method, is carried out to obtain the soil parameters. A classic genetic algorithm (NSGA-II)-based optimization is also conducted and compared to the RCGA for estimating the performance of the new RCGA. Finally, the optimal parameters are validated by comparing with other measurements and test simulations on the same clay. All comparisons demonstrate that a reliable solution can be obtained by the new RCGA optimization combined with the appropriate soil model, which is practically useful with a reduction in testing costs.     

GPU-based parallel computation for discontinuous deformation analysis (DDA) method and its application to modelling earthquake-induced landslide

Graphic Processing Unit (GPU), as a computing device, has upgraded from single-subject graphical processors to multi-core processors with tremendous computational horsepower. This paper proposes to accelerate the DDA using parallel Jacobi Preconditioned Conjugate Gradient (JPCG) technique on GPUs. Based on the results of two numerical examples, the calculation accuracies of the DDA with serial and parallel solvers are validated, and we found that the DDA with parallel solvers exhibits a much higher execution efficiency. The movement process of Daguangbao landslide triggered by the Wenchuan earthquake is replicated and the modeled deposit pattern coincides well with the actual topography after earthquake.     

复合遗传算法在爆破震动测试参数确定中的研究

阐述了遗传算法的基本原理,针对遗传算法在参数确定中局部搜索能力不强等问题,把单纯形加速法引入到遗传算法中,提出了复合遗传算法并对复合搜索理论进行了阐述,通过工程实例进行验证。数值计算结果表明,在爆破震动测试参数确定中,复合遗传算法对加大局部搜索速度、提高计算精度具有明显效果。     

稀疏反演求解基追踪降噪问题的地震谱分解方法

谱分解描述为一线性反演问题,由于该问题欠定性,需使用稀疏反演算法,然后将该问题转化为基追踪降噪问题(BPDN),引入谱投影梯度(SPGL1)稀疏反演算法提高反演谱分解(ISD)分辨率,并进一步研究其潜在优势。结果表明:基于基追踪降噪问题的反演谱分解方法 (ISD-BPDN)在烃类检测中有更高的时频分辨率,分层更准确,精细地指示了烃类的存在。     

GA-BP神经网络模型在彬长矿区测井岩性识别中的应用

为提高测井岩性识别的自动化程度和地质解释精度,在分析遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)与误差反向传播算法(Back-Propagation,简称BP)各自特性的基础上,针对BP算法在反演中测井数据识别样本大以及BP算法本身存在的缺陷,提出了利用GA算法来同时优化BP神经网络的结构和连接权值的解决方案,建立了基于GA优化BP神经网络的测井数据岩性识别模型。该模型通过彬长矿区实际数据的检验,获得了较高的识别速度和准确率。      

应用PCA和ICA法对岩心光谱的定量解译

岩心光谱属于混合像元光谱,维度多、数据量大,在端元数量、端元光谱及混合矩阵未知的情况下,定量解译岩心光谱以提取岩心所含矿物信息难度大,噪声的存在使问题更加复杂。文章应用PCA和ICA法定量解译岩心光谱主要有三步:采用PCA法预处理混合像元光谱矩阵,在新的特征空间中保留特征值较大的少量特征矢量,有效滤除能量较小的成分,只保留主要成分信息,同时滤除数据中的噪声;采用ICA法分离岩心混合像元,得到混合像元中的端元光谱集,通过矿物识别获取岩心矿物成分;对端元光谱进行归一化处理,基于线性光谱混合模型进行丰度反演,得到岩心混合像元中各端元丰度。通过研究仿真数据获得光谱定量解译的一般规律,创建有效的算法模型,再处理实际测量的岩心光谱,获得了比较理想的结果。