基于主成分的时间域航空电磁数据神经网络反演仿真研究(英文)

传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。     

基于分段二分搜索算法的半航空瞬变电磁电导率深度快速成像方法研究

中心回线式直升机航空瞬变电磁法中因其发射源与接收线圈相对位置不变,故在电导率深度成像(Conductivity Depth Imaging,CDI)中无需考虑偏移距带来的影响,但半航空瞬变电磁法的工作方式是利用长导线源在地面发射,无人机搭载接收线圈在空中采集电磁响应数据,发射源与接收线圈相对位置一直变化,存在偏移距的问题,无法像航空瞬变电磁一样实现CDI快速成像.本文提出建立"库"的思想,根据不同实际情况建立不同的电导率-电磁响应数据网,利用分段二分搜索算法来消除"二值性"带来的问题,使得半航空瞬变电磁电导率深度快速成像(Semi-Airborne Transient Electromagnetic-Conductivity Depth Imaging,SATEM-CDI)方法得以实现.通过正演模拟及实测数据成像分析,表明SATEM-CDI理论简单、处理过程中无需迭代,计算速度快,可对大量半航空瞬变电磁数据进行实时成像,且成像结果可靠,可为反演模型和初步地质结构判断提供重要资料.     

中心回线式直升机TEM资料的电导率-深度成像方法

以理论上的中心回线式直升机航空瞬变电磁系统为例,提出一种快速的电导率-深度成像方法,将感生电动势瞬变响应数据变换为地下介质电导率-深度断面。该方法针对成像计算中视电导率非唯一性问题和成像深度难以确定的困难,首先给出一个关于均匀半空间模型电导率?的数据函数?(?)的变换公式,由此建立数据表???来查询视电导率值,可以得到可靠的视电导率值。其次用均匀半空间中的感应电场最大幅值对应深度值来定义视深度,建立视电导率-视深度的数据表,并在2个相邻时间道期间的最大电场深度变化的基础上定义成像深度,从而导出CDI结果。该方法的特点是理论简单、物理意义明确,且利用了数据表查询技术大大提高了计算速度,使得实时CDI处理成为可能。最后用理论模型进行试算,结果表明,电导率值的查询范围宽至10-4～102S/m时,高阻薄层、低阻薄层及二维目标体模型均有较好的成像效果。     

时间域航空电磁快速成像研究

基于电磁法理论,编写了时间域中心回线航空电磁正演算法程序,并通过查表法求取了视电阻率,时间域航空电磁的快速成像采用了经本文改进的快速一阶与二阶近似成像算法,通过四种典型地电模型对两种成像方法进行了对比,分析了两种算法在航空物探应用中的优缺点.试算结果表明,本文的两种快速成像算法均得到了比较理想的拟合效果,二阶近似成像算法对地层电阻率变化灵敏性尤为突出.     

同心补偿式直升机时间域航空电磁法吊舱校准装置研究

直升机时间域航空电磁法(Helicopter-borne time-domain electromagnetic method,HTEM)的多次空中仪器校准可消除飞行过程中仪器系统受外界环境的时变影响.吊舱校准装置可解决地面环线方式无法实现的空中飞行过程中仪器校准问题.本文从研究同心补偿吊舱装置模型出发,提出了吊舱装置空间模型和线圈电路模型,分析了发射磁场的空间分布、补偿环作用及其与接收线圈的关系、校准装置的空间信息和信号的检测方法,得到结论如下:(1)以损失发射面积0.89%的补偿环可提高信号44.5 dB的动态范围;(2)校准装置水平安置在补偿环与发射线圈之间,其匝数越多、半径越大、离补偿环越近,信号响应越强;(3)校准线圈电感越大、电阻越小,其e指数衰减越慢;信号检测起点由含匹配电阻接收线圈的阻尼特性决定.通过校准线圈的曲线特性和装置位移实验,得出反映装置特性的时间常数实测误差小于1.3%,验证了线圈电路模型和装置空间模型.本文提出的模型和方法同样适用于偏心补偿式HTEM系统校准的研究和高阻地层上已知环线的静态检测.     

时间域航空电磁扩散特征和成像深度研究

为了研究时间域航空电磁系统扩散特征,基于连续性边界条件将电磁场向下延拓得到地下介质中各点处的频率域响应,通过傅里叶变换将其变换到时间域.计算阶跃波形发射时垂直磁偶极子和水平磁偶极子在均匀半空间介质和两层介质中产生的电磁场,通过电流密度矢量图和随时间变化的电流密度等值线展示电磁场在地下介质中的扩散过程.电磁场在地下的扩散受电阻率结构的影响.在良导地区电磁场扩散慢、衰减快,而在高阻地区电磁场扩散快、衰减慢.垂直磁偶极子在地下产生的感应电流形成一个电流环随时间向下、向外扩散.水平磁偶极子在地下产生的感应电流形成两个互相叠加的电流环.时间域电磁场扩散代表着真正物理意义上的电磁扩散,因为它展示了地下电磁场空间分布随时间的变化和场强的衰减.基于对感应电流环的研究,我们探究了扩散深度和时间域航空电磁数据成像深度的关系.时间域电磁场扩散规律的研究不仅加深了对电磁扩散特征的理解,更有助于提高航空电磁数据解释水平.     

时间域航空电磁数据的反演

本文用广义逆矩阵理论讨论了时间域航空电磁数据的反演方法.以水平二层大地和球体模型为例进行了计算,结果表明这种方法对时间域电磁数据的反演是行之有效的.对于理论数据,一般仅需迭代数次即可稳定地收敛到真值.通过奇异值分析,可以确定一个模型中的相对重要参数和无关紧要参数;对于求解某一特定参数,可确定哪些数据起决定性的作用.由奇异值分解而得出的信息密度矩阵、模型分辨矩阵,分别给出了模型响应拟合数据和模型参数分辨率的度量.这些信息对于时间域航空电磁系统的设计、野外测量和资料解释都具有重要的参考价值.最后给出了实例.     

时间域航空电磁数据的反演

本文用广义逆矩阵理论讨论了时间域航空电磁数据的反演方法.以水平二层大地和球体模型为例进行了计算,结果表明这种方法对时间域电磁数据的反演是行之有效的.对于理论数据,一般仅需迭代数次即可稳定地收敛到真值.通过奇异值分析,可以确定一个模型中的相对重要参数和无关紧要参数;对于求解某一特定参数,可确定哪些数据起决定性的作用.由奇异值分解而得出的信息密度矩阵、模型分辨矩阵,分别给出了模型响应拟合数据和模型参数分辨率的度量.这些信息对于时间域航空电磁系统的设计、野外测量和资料解释都具有重要的参考价值.最后给出了实例.     

频率域航空电磁法一维正演与探测深度

计算了偶极一偶极方式均匀半空间的频率域航空电磁响应及层状模型的相对异常响应,阐明了大地电导率、磁化系数,以及飞机飞行高度、探测装置、收发距对电磁响应的影响,计算结果说明了频率域航空电磁法的探测能力和探测条件．分析了三层模型的相对异常响应,给出了基于层状模型确定探测深度的方法．在水平共面方式下,收发距8m,飞行高度30m时,在3～4ppm噪声水平条件下,100Ωm大地探测深度为120m．     

频率域航空电磁法-维正演与探测深度

计算了偶极-偶极方式均匀半空间的频率域航空电磁响应及层状模型的相对异常响应,阐明了大地电导率、磁化系数,以及飞机飞行高度、探测装置、收发距对电磁响应的影响,计算结果说明了频率域航空电磁法的探测能力和探测条件.分析了三层模型的相对异常响应,给出了基于层状模型确定探测深度的方法.在水平共面方式下,收发距8 m,飞行高度30 m时,在3～4 ppm噪声水平条件下,100 Ωm大地探测深度为120 m.     

时间域航空电磁2.5维非线性共轭梯度反演

对于时间域航空电磁法二维和三维反演来说,最大的困难在于有效的算法和大的计算量需求.本文利用非线性共轭梯度法实现了时间域航空电磁法2.5维反演方法,着重解决了迭代反演过程中灵敏度矩阵计算、最佳迭代步长计算、初始模型选取等问题.在正演计算中,我们采用有限元法求解拉式傅氏域中的电磁场偏微分方程,再通过逆拉氏和逆傅氏变换高精度数值算法得到时间域电磁响应.在灵敏度矩阵计算中,采用了基于拉式傅氏双变换的伴随方程法,时间消耗只需计算两次正演,从而节约了大量计算时间.对于最佳步长计算,二次插值向后追踪法能够保证反演迭代的稳定性.设计两个理论模型,检验反演算法的有效性,并讨论了选择不同初始模型对反演结果的影响.模型算例表明：非线性共轭梯度方法应用于时间域航空电磁2.5维反演中稳定可靠,反演结果能够有效地反映地下真实电性结构.当选择的初始模型电阻率值与真实背景电阻率值接近时,能得到较好的反演结果,当初始模型电阻率远大于或远小于真实背景电阻率值时反演效果就会变差.     

Analysis and interpretation of anomalous conductivity and magnetic permeability effects in time domain electromagnetic data: Part I: Numerical modeling

Time domain electromagnetic (TDEM) response is usually associated with eddy currents in conductive bodies, since this is the dominant effect. However, other effects, such as displacement currents from dielectric processes and magnetic fields associated with rock magnetization, can contribute to TDEM response. In this paper we analyze the effect of magnetization on TDEM data. We use a 3-D code based on finite-difference method, developed by Wang and Hohmann [Geophysics 58 (1993) 797], to study transient electromagnetic field propagation through a medium containing bodies with both anomalous conductivity and anomalous magnetic permeability. The remarkable result is that the combination of anomalous conductivity and permeability within the same body could increase significantly the anomalous TDEM response in comparison with purely conductive or purely magnetic anomalies. This effect has to be taken into account in interpretation of TDEM data over electrical inhomogeneous structures with potentially anomalous magnetic permeability.     

频率域吊舱式直升机航空电磁资料的马奎特反演

频率域吊舱式航空电磁系统在国内尚处于研究和试生产阶段,由于缺少有效的数据处理手段,限制了该项技术的进一步应用和发展.本文通过对马奎特方法原理介绍,成功地将其运用到频率域航空电磁资料的反演计算中,并对几个关键技术——雅可比矩阵计算、初始模型赋值、形态模型与物性模型反演效果等进行分析,提出了切实可行的算法,并在计算机上加以实现.最后,通过理论模型和实测数据测试验证了算法的有效性和正确性,填补了国内该应用领域的技术空白,取得了较好的应用效果.     

Analysis and interpretation of anomalous conductivity and magnetic permeability effects in time domain electromagnetic data: Part II: Sμ-inversion

In the paper by Pavlov and Zhdanov [J. Appl. Geophys. (2001)], we demonstrated that anomalous magnetic permeability of an ore body could result in measurable anomalous effects in TDEM data, which can be used in geophysical exploration. In the current paper, we develop a new method of TDEM data interpretation, which allows simultaneous reconstruction of both electrical and magnetic properties of the rocks. The method is based on a generalization of the S-inversion technique [66th Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expanded Abstr. (1996) 1306; 68th Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expanded Abstr. (1998) 473; J. Appl. Geophys. (1999)] for models containing thin sheets with anomalous conductivity and anomalous magnetic permeability. We call this method Sμ-inversion. Numerical 3-D modeling results demonstrate that Sμ-inversion provides useful information about both subsurface conductivity and magnetic permeability distributions. It can be used as a new tool for imaging TDEM data in mineral exploration.     

基于数据分布域变换与贝叶斯神经网络的渗透率预测及不确定性估计

渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声, 渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性); 同时, 当测试数据与训练数据存在差异时, 机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响, 本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分: 一部分是不同域数据分布的相互转换, 另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设, 当标签的概率分布与网络的分布保持一致时, 贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率), 使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后, 通过分布域的逆变换, 我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井数据中, 使用16口井的数据进行训练, 2口井进行测试.测试井的预测渗透率与真实渗透率基本一致.同时, 任意不确定性的预测结果提供了渗透率预测值受到的测井数据噪声影响的位置.认知不确定的预测结果说明数据量少的位置具有更高的认知不确定性.我们提出的这一流程不仅显示了在储层表征方面的巨大潜力, 同时可以降低测井解释时的风险.

     

Application of a library based method to time domain electromagnetic data for the identification of unexploded ordnance

A simple library based algorithm for the identification of unexploded ordnance is tested on time domain electromagnetic data. A library of polarization tensors is generated from data acquired on a test stand over a collection of different UXO. The objective of the algorithm is to determine which target of the library is most likely to have produced an observed data anomaly. For each target in our library a non-linear inverse problem is solved for the position and orientation that minimizes the least-squares difference between the observed data anomaly and the data predicted from each target. This technique avoids direct inversion for polarization tensor, making it feasible for cases where sensor data quality may not be sufficient to support confident estimation of model parameters. For cases where the background soil response is significant, we also invert for the t⁻¹ decay characteristic of viscous remnant magnetic soil. We present results of preliminary tests of the library technique to Geonics EM63 time domain electromagnetic data collected on a test plot seeded with UXO. These tests demonstrate an excellent ability to accurately identify isolated targets. Misidentification of single targets occur when data anomalies have low signal to noise ratios or when targets within the library have similar polarization tensors.     

Investigating the effect of data quality on time domain electromagnetic discrimination

Using field data and numerical simulations we investigate the effect of data quality on time domain electromagnetic discrimination. Data quality decreases when measurements contain responses not accounted for by our mathematical modelling. This can include instrument noise, inaccurately reported position and orientation information, geologic contributions to the signal, and loss of validity of the forward modelling. Survey design is critical to data quality in order to have sufficient sampling of data anomalies, and also to ensure that each target is illuminated such that both the axial and transverse components of the polarization can be excited and measured. For dipole model based discrimination algorithms, success is contingent upon the accuracy with which the components of the polarization tensor can be estimated. Field data from different survey modes are analysed to identify noise sources and provide quantitative estimates of the noise in each survey. Inversion results show that increased noise levels lead to greater spread in recovered parameters. Monte Carlo simulations are performed in order to investigate the importance of other data quality factors. Analysis of inversion results from the simulations show that anomaly size, signal to noise ratio, positioning error, line spacing and station spacing all play a role in the spread of recovered parameters. Through the analysis of our simulation results we propose a figure of merit as a means of quantifying different data quality factors with a single number and relate this number to the accuracy with which parameters can be estimated.     

基于卷积神经网络的瞬变电磁数据快速成像算法研究

瞬变电磁一维反演技术已经相对成熟,但对野外实测数据进行实时成像仍然有一定难度.本文将卷积神经网络引入到时间域瞬变电磁数据成像中,通过训练网络近似瞬变电磁响应与地电模型之间的函数关系,将复杂的反演过程转化为矩阵映射过程,进而实现瞬变电磁数据的实时快速成像.考虑到传统算法大多针对单点进行成像,难以实现面积性数据快速处理,本文尝试将接收点相对发射源的坐标信息作为网络输入参数,这不仅使得该算法在野外成像过程中更加灵活,同时也大大减少了训练过程中样本集数量.为验证算法的有效性,我们首先在大量理论数据上进行测试,检验了卷积网络的优越性以及加入坐标信息可在不影响成像精度的前提下极大提升该方法对不规则测点电磁数据的成像灵活性.最后,我们通过对实测数据分别进行神经网络成像和Occam反演,进一步验证本文神经网络成像方法的有效性.

     

基于IGA算法的电阻率神经网络反演成像研究

为满足地球物理资料反演解释的高精度、快速、稳定的要求,本文结合免疫遗传算法寻优速度快和BP神经网络反演不依赖初始模型等优点,设计了一种将BP神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的全局优化反演策略,并将该策略成功地应用于二维高密度电法数据反演.利用免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,简称IGA）对神经网络的反演参数进行同步优化,提高了电阻率反演的精度.仿真和实验结果验证设计的全局优化反演策略取得了较好的效果,通过与线性反演方法和BP法以及遗传神经网络法等反演方法进行比较,得出该方法具有反演精度更高,反演时间更短等显著优势的结论.