基于Extrapolation Tikhonov正则化算法的重力数据三维约束反演

通过研究重力数据三维反演解的病态性,利用基于拉格朗日插值方法的Extrapolation Tikhonov正则化方法来解决反演中解的不唯一性和不稳定性问题,该方法最大限度的减少了因正则化参数的引入而在反演结果中介入的误差,同时详细讨论了基于三种选择原则的正则化双参数的具体选择方法,模型试算结果表明,与原Tikhonov方法相比,该方法提高了反演的拟合精度.其次,为了消除核函数随深度增加而快速衰减对反演结果的影响,本文改进了前人的重力数据三维反演深度加权函数,改进后的加权函数与原函数相比能更好的识别异常体底部密度分布特征,对于埋深较深的异常体具有较好的识别效果,更好的解决了由近地面趋肤效应作用引起的密度分布不均的问题.同时,利用上下限约束函数限制每一个立方体的密度差范围,并应用于多组人工合成模型.结果表明:该反演方法能准确地获得正演模型的预设参数范围和位置.     

基于Tikhonov正则化方法的背景噪声源反演

在平面波假设下,基于Tikhonov正则化方法对背景噪声源能量随方位角的分布进行反演;从数据分辨率矩阵、模型分辨率矩阵和单位协方差矩阵的角度对解进行了评价;通过数值实验,分别研究了速度模型、噪声源能量分布模型、周期对解的估计的影响;从不同的角度,说明了Tikhonov正则化方法在背景噪声能量随方位角分布的反演中是一种有...     

重力数据3D密度成像中EXTR方法的各参数变化对反演结果的影响(英文)

Tikhonov正则化(TR)方法在重磁数据处理中发挥了重要的作用,本文在研究如何利用Tikhonov正则化方法方法解决重力数据3D反演的同时,深入讨论了可进一步提高拟合误差的Extrapolation Tikhonov正则化方法(EXTR)的原理,并就其参数选择方法及各参数对拟合误差、迭代次数及反演结果的影响进行研究。常密度及变密度组合模型试算结果表明,与TR方法相比,EXTR方法不仅可以达到解释人员设定的先验拟合误差水平,在计算时间及迭代次数相应增加的前提下有更高的拟合精度;同时其反演结果也更加紧致,进一步改善了TR反演结果的发散性;并且其反演数据范围更贴近预设模型参数范围,模型特征与预设模型密度分布吻合较好。     

水平层状介质中双侧向测井资料的迭代Tikhonov正则化反演

根据非线性反演理论与Morozov偏差原理研究建立从双侧向测井(DLL)资料中同时重构地层原状电阻率、侵入带电阻率、侵入半径、层界面位置以及井眼泥浆电阻率的迭代正则化算法.首先利用Tikhonov正则化反演理论将双侧向测井资料的反演问题转化为含有稳定泛函的非线性目标函数的极小化问题,并利用Gauss-Newton算法确定极小化解.为得到稳定的反演结果并有效实现测井资料的最佳拟合,在迭代过程中将Morozov偏差原理和Cholesky分解技术相结合,建立了一套后验选择正则化因子的方法.最后通过理论模型和大庆油田实际测井资料的处理结果,验证了该算法能够取得更为满意的反演效果.     

储层重力密度反演后验约束正则化方法

本文针对蒸汽辅助重力泄油(SAGD)生产中开发监测问题, 发展了综合应用地震及重力数据反演储层密度的联合反演算法.通过测井数据建立纵波阻抗与密度的直接关系, 并推导出这种关系下重力与纵波阻抗数据联合反演的计算方法, 从而计算出蒸汽腔体密度分布规律.文中应用密度反演后验约束正则化方法, 采用Tikhonov正则化模型, 通过波阻抗数据作为约束进行联合反演, 在算法上提高了稳定性, 同时得到较高的反演精度.文中对SAGD生产中的理论模型进行了方法试算, 并分析了算法的误差, 最终应用于SAGD生产的实际数据中, 通过最终反演结果分析, 该方法取得了很好的应用效果.     

样条函数和Tikhonov正则化方法在由投影重建图象中的应用

采用双三次B样条函数作为待重建函数的逼近,得到一般的线性代数方程组;采用Tkhonov正则化方法求解该方程组,获得待重建函数的正则解。算例表明,正则解有较好的精度,表明了本文方法的有效性。     

重力和重力梯度数据联合聚焦反演方法

重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,本文提出了一种快速计算灵敏度矩阵的方法.因为联合反演对内存的要求增大,本文选择有限内存BFGS拟牛顿法求解反演问题.本文通过再加权的方法实现深度加权.文中利用单一分量的反演结果来预测异常体的埋深信息,随后将埋深信息结合到深度加权函数中,将其用于多分量组合反演计算.给出了模型试验,发现预测得到的异常体的埋深信息与其实际埋深存在偏差,但是将这一信息应用到反演计算,能够得到与真实模型一致的结果.之后,本文通过模型试验来探究重力和重力梯度联合反演的优势,发现将重力和重力梯度数据联合,能够识别出额外的噪声,反演得到的模型更加合理.但是,对于不同分量组合得到的反演结果是相近的,反演模型的提高很小.最后,将联合反演方法应用到美国路易斯安那州Vinton岩丘的实际数据中,结果显示,将重力和重力梯度数据联合反演,反演模型得到了提高,反演得到的结果与地质资料吻合.     

基于Tikhonov正则化的双频电磁波电导率成像反演

本文将Tikhonov正则化方法与active-set算法相结合,利用双频电磁波电导率成像原理,求解其反演成像方程.不仅对现有算法进行了改进,也促进了算法的实际应用.本文研究了在双频电磁波电导率成像方程建立后,如何根据其严重病态性质,选择合适的算法求解矩阵成像方程.针对电导率非负的特性,引入正则化参数,将问题转化为一个非负最小二乘问题,并用active-set算法求解.采用改进后的迭代算法对理论模型进行了数值模拟计算,验证了该方法的有效性.应用到实际电导率成像反演,与常规的LSQR、SP-LSQR、Tikhonov正则化等算法进行比较,取得了满意的结果.     

基于初至波走时层析成像的Tikhonov正则化与梯度优化算法

初至波走时层析成像是利用地震初至波走时和其传播的射线路径来反演地下介质速度的技术.该问题本质上是一个不适定问题,需要使用正则化方法并辅之以适当的最优化技巧.本文从数值优化的角度介绍了初至波走时层析成像的反演原理,建立了Tikhonov正则化层析成像反演模型并提出求解极小化问题的加权修正步长的梯度下降算法.该方法可以从速度模型的可行域中迭代找到一个最优解.数值试验表明,该方法是可行和有应用前景的.     

二维波动方程速度的正则化－同伦－测井约束反演

针对二维波动方程反问题,将大范围收敛的同伦方法引入速度参数的反演过程中,并将其与求解不适定问题的Tikhonov正则化有机结合,提出了一种新的、特别适用于非线性的、不适定的、多极值的地震勘探反演问题的反演策略：正则化－同伦方法. 为了充分利用测井资料和地震资料的互补特征,进一步提高反演分辨率并压制噪声,设计了正则化-同伦－测井约束联合反演方法. 大量数值试验结果表明了这两种方法的有效性.     

地震波形反演的稀疏约束正则化方法

本文考虑地震波形反演问题.为了克服传统的Tikhonov正则化方法过度光滑的弊端,引入了非线性稀疏约束正则化方法,并采用对偶方法求解稀疏约束泛函的极小点.基于二维声波方程波形反演问题进行了数值模拟,针对不同模型对稀疏约束正则化方法进行了测试.结果表明,稀疏约束正则化方法对不连续介质模型的介质边缘具有良好的识别能力.     

三维大地电磁自适应L1范数正则化反演

常规三维大地电磁反演的正则项为L₂范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L₁范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下能够有效突出模型真实电性界面.为避免L₁范数零点不可导带来的求解困难,使用迭代重加权最小二乘法把原问题转换为一系列L₂正则子问题迭代求解.每个子问题的极小方法使用改进型拟牛顿法,其下降方向既能保证正则项海塞矩阵的精确性,又能允许反演过程随迭代灵活更新正则因子.使用比值法或分段衰减法自适应更新正则因子以避免迭代早期陷入奇异解,从而提升反演收敛的稳定性并降低初始模型依赖度.合成的无噪数据反演表明L₁正则算法的模型恢复效果优于L₂正则;不同噪声水平的合成数据反演表明本文的算法具有稳健性;实测数据反演对比表明在合理的正则因子调整策略下,L₁正则反演结果的模型分辨率优于L₂正则.另外,不同初始模型的反演...     

低信噪比核磁共振T2谱反演算法研究（英文）

正则化因子的选择方法决定了正则化方法的稳定性和准确度。在分析改进的奇异值分解法与正则化方法的关系的基础上,给出一个正则因子计算公式。数值模拟试验表明改进的奇异值分解法和正则化方法适应低信噪比。当信噪比低于30时正则化方法比奇异值分解法结果更好,当信噪比高于30时奇异值分解法更优。采用本文提出的正则因子的正则化方法可以适用于实际核磁测井的低信噪比(5相似文献   

三维大地电磁自适应正则化有限内存拟牛顿反演

有别于传统基于梯度信息的反演方法在正则化约束中用总梯度逼近海塞逆矩阵的技术,本文将正则化约束问题的数据拟合项和模型光滑项分开考虑,只利用数据拟合函数的梯度信息对数据拟合项的海塞矩阵进行逼近,通过求解类高斯牛顿下降方向方程得到不依赖前几次迭代正则化因子的更精确下降方向,在求解当前迭代下降方向的过程中,通过保证右端项中两个向量的二范数在同一数量级的原则,实现了正则化因子的自动更新.对理论模型的试算表明这种自适应正则化反演方案可以在拟牛顿反演框架下基本达到OCCAM的算法稳定性,反演结果对初始模型依赖性较小,同时又无需在一次迭代中多次搜索最佳正则化因子.本文还基于此算法讨论了大地电磁各参数对于反演结果的影响,由于本文的反演结果能得到充分的正则化约束,因而在此框架下讨论阻抗和倾子在反演中的作用相对更为客观.

     

三维大地电磁自适应L1范数正则化反演

常规三维大地电磁反演的正则项为L₂范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L₁范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下能够有效突出模型真实电性界面.为避免L₁范数零点不可导带来的求解困难,使用迭代重加权最小二乘法把原问题转换为一系列L₂正则子问题迭代求解.每个子问题的极小方法使用改进型拟牛顿法,其下降方向既能保证正则项海塞矩阵的精确性,又能允许反演过程随迭代灵活更新正则因子.使用比值法或分段衰减法自适应更新正则因子以避免迭代早期陷入奇异解,从而提升反演收敛的稳定性并降低初始模型依赖度.合成的无噪数据反演表明L₁正则算法的模型恢复效果优于L₂正则;不同噪声水平的合成数据反演表明本文的算法具有稳健性;实测数据反演对比表明在合理的正则因子调整策略下,L₁正则反演结果的模型分辨率优于L₂正则.另外,不同初始模型的反演测试还表明,正则因子选取不合理时L₁正则可能造成方块状假异常.     

基于时空域混合法利用Kaula正则化精确和快速解算GOCE地球重力场

为了研究卫星重力梯度技术对中高频地球重力场反演精度的影响,本文基于时空域混合法,利用Kaula正则化反演了250阶GOCE地球重力场.模拟结果表明:第一,时空域混合法是精确和快速求解高阶地球重力场的有效方法;第二,Kaula正则化是降低正规阵病态性的重要方法;第三,基于改进的预处理共轭梯度迭代法可快速求解大型线性方程组...     

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...     

基于主成分-正则化极限学习机的超高密度电法非线性反演

超高密度电法是一种新的地球物理探测技术,它通过多通道数据采集和多装置数据联合反演,极大地提高了电法勘探的成像精度.本文提出一种主成分-正则化极限学习机(PC-RELM)非线性反演方法,该方法针对超高密度电法所获取的高维勘探数据进行反演建模,通过随机设定隐层参数来简化模型的学习过程,通过主成分分析方法来进行高维数据降维,最后引入正则化因子提高反演模型的泛化能力.论文给出了超高密度电法的原理、样本构造方法和非线性反演流程,使用交叉验证方法获得了优化的隐节点数目和正则化参数,构造了优化的反演模型.通过两个经典的超高密度模型的反演结果表明,该方法能够较好地解决超高密度电法反演的高维数据非线性建模问题,能够弥补单一装置数据反演的不足,同时相较其他的非线性反演方法(ELM, BPNN和GRNN)具有更加准确的反演结果.     

基于SVD和BRD的二维核磁共振测井正则化反演算法研究

二维核磁共振能从"弛豫-扩散"两个维度上展现流体性质,在识别稠油储层方面具有理论优势,是当前核磁共振测井技术的研究热点.本文深入研究二维核磁共振测井原理,系统分析CPMG-DE脉冲序列测量扩散系数与弛豫时间的方法,结合核磁共振二维谱数理模型,提出一种基于SVD和BRD的正则化反演算法.该算法通过SVD压缩数据,采用带非负约束的Tikhonov正则化方法求解流体"弛豫-扩散"分布,并基于BRD算法迭代确定最佳正则化因子.模拟实验与数值分析表明,该算法无需先验信息、运算效率高、相对误差小,在原始数据信噪比低至50时,仍可有效获取流体(T2,D)二维分布.在二维核磁共振测井数据实时解释应用中,该方法较传统反演算法(如TSVD)具有较大优势.同时,在自主研发的核磁共振测井仪测量CuSO4溶液(T2,D)分布的实验显示,本文设计算法对弛豫时间和扩散系数的反演误差分别仅为2%和4%,较TSVD算法有较大改善.