大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取研究

通过建立大地电磁(MT)层状地电模型,利用共轭梯度法求解反问题,在给定不同初始模型的条件下对多种正则化因子选取方法进行了计算比较,分析了各种方法的特点和使用条件.结果表明,自适应正则化算法的效果与传统的定值方法如L曲线法相近,但反演过程远比传统方法便捷.为了解决反演依赖于初始模型的局限并增强解的稳定性,基于多种自适应正则化方案的对比分析,提出了改进的自适应正则化方案,选取数据拟合泛函与模型稳定泛函较大的比值为正则化因子的初始值,并提出相应的调整方案自动控制正则化因子衰减.模型试验表明,该方法对初始模型的依赖性低于其他几种自适应的算法,反演结果的稳定性较强,可以进一步提高正则化反演的效率.     

大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取

通过建立大地电磁(MT)层状地电模型,利用共轭梯度法求解反问题,在给定不同初始模型的条件下对多种正则化因子选取方法进行了计算比较,分析了各种方法的特点和使用条件.结果表明,自适应正则化算法的效果与传统的定值方法如L曲线法相近,但反演过程远比传统方法便捷.为了解决反演依赖于初始模型的局限并增强解的稳定性,基于多种自适应正则化方案的对比分析,提出了改进的自适应正则化方案,选取数据拟合泛函与模型稳定泛函较大的比值为正则化因子的初始值,并提出相应的调整方案自动控制正则化因子衰减.模型试验表明,该方法对初始模型的依赖性低于其他几种自适应的算法,反演结果的稳定性较强,可以进一步提高正则化反演的效率.     

大地电磁测深和重力数据同步正则化联合反演

在以往正则化联合反演中,不同的地球物理方法均采用相同的正则化因子。当不同的地球物理方法的数据拟合泛函和模型稳定泛函的数量级不一致时,单正则化因子条件下的正则化联合反演不能充分发挥不同地球物理方法各自模型约束泛函的作用。针对这点不足,以大地电磁测深(MT)和重力联合反演为例,提出了双正则化因子的确定方法,新方法根据MT和重力方法各自的数据拟合效率实现了正则化因子的自适应调整。设计了非完全共界面的断块模型。模型试验表明:与传统的MT和重力正则化联合反演相比,双正则化因子条件下的MT和重力联合反演可以更好地发挥各自的模型约束泛函的模型约束作用,联合反演的解更符合真实模型。     

垂直激电测深二维自适应正则化反演

为了提高垂直激电测深2维反演的分辨率和稳定性,提出了一种针对垂直激电测深数据的自适应正则化反演方法.在整个反演过程中,正则化因子的选取无需人为干涉,实现了完全的自适应.给出了极化率数据的广义线性总体光滑约束反演方法,分别对极化率反演中初始模型的给定、偏导数矩阵的计算及自适应正则化因子的选取进行了研究,并编制了实用、高效的垂直激电测深2维反演软件.通过对模拟和实测的垂直激电测深数据反演,验证了方法的可行性和有效性,编制的反演软件可用于实际生产.     

二维直流电阻率与音频大地电磁自适应渐进联合反演

开展了非结构化三角网格条件下的二维直流电阻率与音频大地电磁自适应渐进正则化联合反演研究。通过研发以模型灵敏度信息为依据的反演网格自适应优化技术,构建由粗网格到细网格逐步反演的自适应渐进反演策略,减少了反问题对稳定因子的依赖,进而降低了正则化因子搜索的计算量;通过最小二乘算法求解非结构化三角网格的模型粗糙度,构建了非结构化网格条件下的最小结构稳定因子;采用高斯-牛顿法优化求解正则化反演目标函数,通过双共轭梯度稳定算法求解高斯-牛顿方程,确保反演稳定性,同时有效减少了反问题对内存的需求。理论模型与实测数据的联合反演试算表明,直流电阻率与音频大地电磁数据联合反演能够有效减少反演多解性,提高反演效果,实现音频大地电磁静态效应异常体的直接反演。     

基于最小支持的2.5维直流电阻率正则化反演研究

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.     

中心回线瞬变电磁自适应正则化反演

采用自适应正则化反演,直接对瞬变电磁感应电动势曲线进行反演拟合。相对于传统的求取视电阻率进行定性或半定量的解释方法,利用自适应正则化反演技术可更为准确的获得地电断面的电阻率分布。通过理论模型试算表明自适应正则化反演算法收敛快速、拟合效果好,一般只需迭代5次反演就趋于稳定,迭代10次后目标函数即可达到5×10-2。对某煤矿区的中心回线装置瞬变电磁资料进行反演,和已知资料吻合较好,验证了自适应正则化反演算法可以很好的应用于瞬变电磁资料解释中。     

基于正则化因子与稳定因子的大地电磁反演研究

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。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。以大地电磁测深法为例,研究了正则化因子的"L"曲线法自动选择算法;针对不同的稳定因子,研究了稳定因子的特点及稳定因子内部参数的选择原则。研究工作为大地电磁反演提供支持。     

一种改进的二维MT预条件非线性共轭梯度反演方法

在大地电磁反演方法中反演精度与计算效率问题是一对矛盾,高斯牛顿类方法反演精度高但计算效率低,非线性共轭梯度类方法计算效率高,但是反演精度不如高斯牛顿法高。在前人研究的基础上,提出一种改进的预条件非线性共轭梯度法,通过构建性状更接近高斯牛顿Hessian矩阵的预条件算子提高反演精度和计算速度。同时采用正则化参数的自适应更新算法保证反演稳定性和反演精度的平衡。模型实验验证了该方法的正确性。与其他方法的对比结果表明,该方法在保证反演精度的同时,提高了计算效率。对中国西部某地的实测MT数据进行处理解释的结果表明,该方法在解决复杂构造问题方面具有较高的实用价值。     

基于混合正则化的最小二乘三维电阻率反演成像

基于经典Tikhonov正则化(classical Tikhonov regularization)的最小二乘反演是三维电阻率反演的主要方法。对于电阻率分片连续的地质体,由于光滑反演解的光滑性使得目标区域与背景区域间边界模糊,不能很好地体现异常体的形态信息和位置信息,成像效果不好。将总变分正则化(total variation regularization)与经典Tikhonov正则化结合,提出混合正则化反演方法,通过模型分析比较经典Tikhonov正则化、TV正则化、混合正则化在反演结果上的不同,证明了引入混合正则化约束的最小二乘反演既保持了经典Tikhonov正则化方法解的稳定性,又具有TV正则化方法解的保边缘性,有效地改善了三维电阻率成像效果。最后将混合正则化的反演方法应用到实际工程,验证了该方法的有效性和实用性。     

自适应整形正则化迭代最小二乘谱反演方法

提出一种基于自适应整形正则化的迭代最小二乘谱反演方法(ILSSI-ASR)。该方法从反演思想出发,将整形正则化引入到迭代最小二乘谱反演中,基于反演的谱分析方法构造一种自适应整形算子,并对正则化参数进行自动优选,获得信号在时-频域的分布特征。结果表明：该方法较好地解决了反演过程中遇到的多解性及稳定性等问题,拥有更高的时频分辨率及更好的能量聚集性,可对储层进行更精确地刻画。     

一种用于电磁逆散射问题的正则化方法

在对逆散射问题的测量数据方程进行归一化的基础上，提出了一种新的正则化矩阵. 这一新的正则化方法可以消除场源点离目标区域距离不同所造成的不利因素，并可以减少正则化过程所导致的有用信息丢失和改善病态问题的条件数. 将该正则化过程与变形Born迭代法（DBIM）结合，对轴对称二维非均匀介质分布进行了反演. 数值计算结果表明，所提出的正则化过程比传统方法具有更好的稳定性、更快的收敛速度、更为精确的反演结果以及更强的分辨能力.     

一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法

为了解决离散线性反问题中正则化参数选择困难的问题,在Tikhonov正则化方法等效统计模型的基础上,提出了一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法.将正则化参数选择的问题转换为关于被测信号和测量噪声的超参数的统计推断问题;基于测量噪声潜在的高斯分布特性,可在独立于测量噪声水平的条件下自适应地估计正则化参数.仿真结果表明:从最大化重建信号后验概率分布的角度来看,自适应Tikhonov正则化参数估计方法计算得到的正则化参数可视为具有随机分布特性的最佳正则化参数的近似折中,其对应的重建信号准确度接近于最优重建信号的准确度,且收敛速度较快.     

拟逆正则化方法结合离散随机扰动反演初值问题

利用离散随机扰动探讨时间分数阶扩散方程的反演初值问题,这类问题是不适定的,即问题的解(如果存在)不连续依赖于测量数据.利用拟逆正则化方法,得到问题的一个正则近似解,并且给出在先验正则化参数选取规则下的收敛性估计.数值结果表明拟逆正则化方法解决此类问题是有效和稳定的.     

自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法

提出了一种自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法.相比传统的L1范数正则化与L2范数正则化,新方法有效消除了阶梯效应,同时较好的保持了图像边缘信息.为了提高计算效率,将Split Bregman算法框架应用到提出的模型中,有效的提升了收敛速率并减少了计算时间.实验结果与分析验证了L1-L2范数正则化模型在图像去噪效果与计算效率的有效性.     

热传导方程源项反演问题的指数型正则化方法

研究了有界域中热传导方程源项反演问题。通过热传导方程的特征值和特征函数，利用分离变量法重建源项，并给出了源项反演的条件稳定性，依据构造的指数型正则化方法，给出了先验选取和后验选取正则化参数下指数型正则化方法的正则化解的收敛性和误差估计。数值模拟的计算结果验证了算法的有效性。     

基于正则化方法的多元数据拟合问题

考虑了多元数据拟合过程中的不适定问题,采用Tikhonov正则化方法,在最小化泛函中引入正则化泛函解决整个辨识过程中的不适定问题,并且利用贝叶斯正则化方法迭代计算正则化参数及方程解。最后,通过数值模拟验证方法的有效性。     

距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法

基于稳定泛函约束思想,推导了距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法.该算法将稳定泛函约束作用于共轭梯度法,解决了共轭梯度法求解病态测距定位方程的不稳定甚至不收敛的问题,提高了正则化数值算法的收敛效率,最后采用模拟数据和水下定位实测数据进行了验证.实验结果表明,该算法具有较好的收敛稳定性,收敛效率优于迭代正则化算法.     

基于ATV正则化与初始模型约束的波阻抗反演

提出了一种基于各向异性全变分正则化和初始模型约束的波阻抗反演方法.为了综合利用地震数据的时空信息,提高反演结果的横向连续性,采用多道同时反演.实验结果表明,即使在强噪声干扰的情况下,利用该方法仍然能得到较好的反演结果,且反演误差较小.     

图上自适应正则化的图像去噪

自适应正则化方法在不同的局部区域能够选取不同的正则化参数和正则化约束,因而能够灵活地对边缘和噪声进行区别处理。将自适应正则化建立在图上,提出了一种定义在加权图上的,具有自适应参数的正则化模型。用nonlocal means 算法构造图的权重函数,用建立在图上的自适应正则化方程实现图像的去噪处理,仿真实验结果表明：该方法能有效地去除图像中的噪声,在去噪性能上优于部分基于图论的偏微分方程方法。