共查询到18条相似文献，搜索用时 187 毫秒
1.
《物探与化探》2021,(5)
长导线源半航空瞬变电磁正则化反演正则项通常采用L2范数,其拟合结果较光滑,不能有效刻画层界面信息。针对层状介质陡变模型实现正则项为L1范数的反演算法,采用迭代重加权最小二乘法将原问题转化为L2正则化子问题求解,解决L1范数存在不可导问题;采用OpenMP技术对雅可比矩阵并行计算,提高了反演速度;对自适应正则化因子分段迭代法的调整策略进行分析并改进,改进后的自适应正则化因子调整策略更适合半航空瞬变电磁L1正则反演算法。最后对电阻率进行反演并与Occam反演结果作比较,结果表明L1正则反演充分迭代后能够突出符合真实模型的电性界面,反演电阻率与模型真实值更接近。 相似文献
2.
《物探化探计算技术》2015,(3)
针对目前地面直流电阻率法所面临的勘探深度有限的问题,开展了基于TV井地2.5D直流电阻率正则化反演研究。首先从井地直流电满足的边值问题出发,采用三角单元二次插值有限元法推导了2.5D井地电阻率正演公式。为了提高计算效率,对边界采用近似处理、以及利用图论理论的矩阵重排与填入元分析方法,实现了稀疏矩阵的直接解法,大大提高了计算效率。为了能够提高反演结果的稳定以及对异常边界分辨能力,采用L曲线法求取正则化因子、TV的稳定因子以及共轭梯度方法进行反演目标函数的求解,研究表明,反演结果高效、准确。最后对不同井地观测方式的反演结果进行对比分析,得出井地直流电阻率异常特征和分布规律。 相似文献
3.
4.
大定源瞬变电磁一维自适应正则化反演 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
5.
CSAMT自适应正则化一维全资料反演 总被引：2，自引：0，他引：2
相比于传统反演算法对初始模型依赖性强的弱点,自适应正则化对初始模型要求较低,正则化因子可以根据每次迭代的数据目标函数和模型目标函数的关系,快速计算得到.这里采用自适应正则化反演算法尝试对一维全资料CSAMT的层状介质进行反演,通过三层和五层模型及其使用近场视电阻率数据的反演计算,表明了CSAMT自适应正则化一维全资料反演算法稳定,也发现该方法不仅能够避免传统CSAMT近场校正带来的误差,而且由于不用反复搜索正则化因子,加快了迭代收敛速度. 相似文献
6.
直流电阻率测深二维反演中,正则化参数的选取影响反演结果分辨率及反演过程稳定性。利用主动约束平衡正则化因子,进行直流电阻率光滑约束最小二乘二维自适应反演,改善直流电阻率测深二维反演的分辨率与稳定性。在反演迭代过程中,正则化因子根据模型参数的空间展布函数进行自适应计算、正则化参数的自适应计算。模拟数据反演结果验证了该方法的有效性与可行性,反演结果能准确地反映地下模型的真实电性结构。 相似文献
7.
付德俊 《物探化探计算技术》2019,(3):365-370
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。 相似文献
8.
在中心回线瞬变电磁反演过程中,为保证反演结果横向连续性,可施加横向约束,将多个测点组合成一个整体进行反演,在相邻测点之间建立相关联系,从而保证反演结果的连续性。本文横向约束使用横向加权、垂向粗糙度约束来增强相邻测点之间联系,提高反演精度。在反演过程中引入自适应正则化因子,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的范数自适应得到,可改善反演过程中对初始模型的依赖。最后使用该算法对基于非结构时间域有限元三维正演数据及实测数据进行反演,与实际结果相符,表明该算法可增强反演结果的连续性且具有很好的抗噪能力。 相似文献
9.
由于传统的阻尼最小二乘法只适合于模型较少的简单模型,因此当介质的层数较多时,反演就会受到多解性的影响,有时甚至出现不收敛的情况,并且反演十分耗时。为此,使用正则化思想引入模型约束进行反演,且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得到,使反演能够稳定地进行;引入拟牛顿法来更新雅可比矩阵,大大缩短反演所需要的时间,通过典型的3层与多层理论模型的反演试算,证明了拟牛顿法自适应正则化反演算法对初始模型的要求不高,拟合效果好,收敛速度快,适应性强,体现了良好的稳定性和可靠性。 相似文献
10.
地球物理反问题存在多解性和不稳定性,正则化是得到稳定解的重要手段之一,正则化方法中稳定因子的设计与正则化因子的选择是两项重要研究内容。稳定因子的主要功能是对模型的解空间进行限制,以减少多解性,求得稳定解;为更好的定位地下目标体,研究工作采用了最小支持稳定因子,并给出了统一表达形式。正则化因子在模型误差与数据误差之间起到平衡作用,研究工作在＂L曲线法＂自动选取正则化因子的基础上,提出一种修正的计算正则化因子算法。以2.5维直流电阻率为例,运用非线性共轭梯度法,进行了试算研究,结果表明了修正的＂L曲线法＂算法快速、稳定,最小支持稳定因子具有较好的聚焦特性,有利于实现陡变边界反演。 相似文献
11.
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 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
12.
Seawater intrusion (SWI) is a complex process, where 3D modeling is often necessary in order to monitor and manage the affected aquifers. Here, we present a synthetic study to test a joint hydrogeophysical inversion approach aimed at solving the inverse problem of estimating initial and current saltwater distribution. First, we use a 3D groundwater model for variable density flow based on discretized flow and solute mass balance equations. In addition to the groundwater model, a 3D geophysical model was developed for direct current resistivity imaging and inversion. The objective function of the coupled problem consists of data misfit and regularization terms as well as a coupling term that relates groundwater and geophysical states. We present a novel approach to solve the inverse problem using an alternating direction method of multipliers (ADMM) to minimize this coupled objective function. ADMM enables to treat the groundwater and geophysical part separately and thus use the existing software with minor changes. To further reduce the computational cost, the sensitivities are derived analytically for the discretized system of equations, which allows us to efficiently compute the gradients in the minimization procedure. The method was tested on different synthetic scenarios with groundwater and geophysical data represented by solute mass fraction data and direct current resistivity data. With the ADMM approach, we were able to obtain better estimates for the solute distribution compared to just considering each data separately, solving the problem with a simple coupled approach or by a direct substitution of the coupling constraint. 相似文献
13.
由于低孔隙度和低渗透率的白云岩致密油储集层的纵波阻抗与其围岩差异非常小,利用叠后反演技术难以有效预测储层,而可以提取丰富弹性信息的叠前反演是解决此问题的有效手段,但是由于噪声等问题,叠前反演方程有较强的不适定性,笔者在贝叶斯框架下引入了改进的多变量柯西分布和改进的低频约束因子,重新推导了反演方程,获得了新的目标函数,有效地减少了反演的不适定性,从而提高了反演的稳定性,并结合迭代的思想来不断更新反演求解过程中的背景纵横波速度比值,从而增加了反演结果的精度。模型数据测试和实际资料应用都证明了该方法的稳定性和适用性。统计表明,利用提出的反演方法,目的层段内优质储层厚度预测吻合率高达89.75%。因此,此方法对类似硅质致密储层的勘探有重要的借鉴意义。 相似文献
14.
提出了一种新的波阻抗反演方法,首先根据地下反射系数序列是一个稀疏脉冲序列这一假设,将地震波阻抗反演中的目标函数表示为L1范数约束下的L1范数优化问题,并将L1范数用一个平滑函数来近似,从而使得目标函数函数可微。然后将L1范数约束下的基追踪问题转化为无约束最优化问题,并利用基于导数的局部优化方法求解无约束优化问题,求得反射系数,进而计算得到波阻抗。模型和实际资料计算结果均表明该方法可行。 相似文献
15.
16.
路面塌陷及地下空洞隐患往往较为隐蔽且事发突然,造成了人们生命和财产的巨大损失,对于道路塌陷及地下空洞隐患的检测分析显得至关重要。探地雷达(Groud Penetrating Radar, GPR)因其具有精度高、效率快、连续无损、实时成像等优点,是目前城市道路塌陷隐患探测的主要方法。针对GPR传统目标函数全波形反演(Full Waveform Inversion, FWI)中激励源子波估计不准确而导致反演准确性和可靠性降低的问题,提出了一种褶积型目标函数FWI算法。对于路面塌陷及地下空洞2种情况,通过建立合成数据模型,与传统目标函数FWI的反演结果进行对比,说明了褶积型目标函数FWI算法在激励源子波估计不准确的情况下依然可以得到良好的反演结果,验证了该算法的有效性;最后将该算法用于2组不同灾害类型的GPR实测数据中,分析反演得到的地下介质相对介电常数分布情况,验证了褶积型目标函数FWI算法对于实测数据的实用性,从而为路基地下异常体探测提供理论依据。 相似文献
17.
Classical 3D/4D variation fusion is based on the theory that error follows Gaussian distribution. When using minimization iteration, the gradient of objective function is involved, and the solution of which requires the continuity of data. This paper adopted the extended classical 3D/4D variation fusion method, and explicitly applied the prior knowledge, which was based on L1-norm, as regularization constraint to the classical variation fusion method. Original data was firstly projected into the wavelet domain during the implementation process, and new fusion model was adopted for data fusion in wavelet space, then inverse wavelet transform was used to project the result to the observation space. Ideal experiment was carried out by using linear advection-diffusion equation as four-dimensional prediction model, which made a hypothesis of the discontinuity with the data between background and observation, and that meant the derivatives between left and right were not equal on some points. The result of the experiment showed that the method adopted here was practicable. A further research was also done for multi-source precipitation fusion. Firstly, CMORPH inversion precipitation data were corrected through PDF (Probability Density Function, PDF) matching method based on GAMMA fitting function. Then corrected data was fused with the observation one. By comparison with the reference field, the result showed that this method can keep some outliers better, which might represent certain weather phenomenon. The L1-norm regularization variation fusion in this paper provided a possible way to deal with discrete data, especially for jump point. 相似文献
18.
Qiang Guo Hongbing Zhang Jingbo Tian Lifeng Liang Zuoping Shang 《Arabian Journal of Geosciences》2018,11(3):48
Multiparameter prestack seismic inversion is one of the most powerful techniques in quantitatively estimating subsurface petrophysical properties. However, it remains a challenging problem due to the nonlinearity and ill-posedness of the inversion process. Traditional regularization approach can stabilize the solution but at the cost of smoothing valuable geological boundaries. In addition, compared with linearized optimization methods, global optimization techniques can obtain better results regardless of initial models, especially for multiparameter prestack inversion. However, when solving multiparameter prestack inversion problems, the application of standard global optimization algorithms maybe limited due to the issue of high computational cost (e.g., simulating annealing) or premature convergence (e.g., particle swarm optimization). In this paper, we propose a hybrid optimization-based multiparameter prestack inversion method. In this method, we introduce a prior constraint term featured by multiple regularization functions, intended to preserve layered boundaries of geological formations; in particular, to address the problem of premature convergence existing in standard particle swarm optimization algorithm, we propose a hybrid optimization strategy by hybridizing particle swarm optimization and very fast simulating annealing to solve the nonlinear optimization problem. We demonstrate the effectiveness of the proposed inversion method by conducting synthetic test and field data application, both of which show encouraging results. 相似文献