本文選題：電阻率法　切入點：激發(fā)極化法　出處：《中國地質(zhì)大學(xué)(北京)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：直流電阻率法和激發(fā)極化法在淺層水文、找礦、工程、環(huán)境等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,而淺層的地質(zhì)目標(biāo)體一般表現(xiàn)為三維電性結(jié)構(gòu),一維和二維的數(shù)據(jù)反演不能完整的恢復(fù)三維電性結(jié)構(gòu),為了避免在反演中三維體不均勻性的影響,需要采用三維數(shù)據(jù)觀測和反演。在找礦方面,基于礦山中鉆井的相對位置,我們可以將井中裝置與地表裝置相結(jié)合,即形成地表、地井、井地和井間四種觀測方式相結(jié)合的復(fù)合采集方式。由于三維地球物理問題不僅是欠定的、非線性的,在進(jìn)行三維反演時還存在耗時長的特點,而且線性反演算法往往使得反演陷入局部極小,所以本文采用非線性共軛梯度反演算法來規(guī)避使用線性反演時所帶來陷入局部極小的問題,并且在該反演算法中加入MPI和GPU并行算法來提高計算效率。針對直流電阻率法和激發(fā)極化法的正演問題,本文采用有限差分法求解點電源三維地電場。針對正演算法中的解方程,采用不完全Cholesky分解的共軛梯度法和不完全LU分解的穩(wěn)定雙共軛梯度法；針對大型系數(shù)矩陣,本文采用行壓縮存儲的格式,不僅減小了內(nèi)存消耗,還提高了計算的效率。反演算法采用非線性共軛梯度法,非線性共軛梯度法的優(yōu)勢就在于不用求雅克比矩陣,而是直接求取雅克比矩陣或者其轉(zhuǎn)置和一個向量的乘積。該方法不僅避免了存儲雅克比矩陣,還大大減少了計算量,每次反演迭代計算一次正演,兩次“擬正演”。在并行計算方面,由于MPI含有將多個獨立任務(wù)分配給多進(jìn)程同時計算的特性,即可利用MPI進(jìn)行多個點電源地電場的計算。而在計算正演和“擬正演”過程中,都存在解方程的過程,反演過程的大部分時間都消耗在解方程中,因此,利用GPU快速運算的特性,在解方程時,調(diào)用基于GPU開發(fā)的CULA Sparse函數(shù)庫參與解方程運算。CULA Sparse函數(shù)庫包含多種解方程方法和預(yù)處理方法,在本文中,我們采用不完全LU分解的共軛梯度解方程。最后,分別設(shè)計單一采集裝置和多個將地表、地井、井地和井間相結(jié)合的裝置,通過模型算例驗證實現(xiàn)的非線性共軛梯度并行算法的有效性,并說明了多裝置相結(jié)合采集的數(shù)據(jù)參與反演比使用單一裝置采集的數(shù)據(jù)參與反演的結(jié)果更好。
[Abstract]:DC resistivity method and induced polarization method are widely used in shallow hydrology, prospecting, engineering, environment and so on. One-dimensional and two-dimensional data inversion can not completely restore the three-dimensional electrical structure, in order to avoid the effect of three-dimensional body inhomogeneity in inversion, it is necessary to use three-dimensional data observation and inversion. In ore prospecting, based on the relative position of drilling in mines, We can combine the in-well device with the surface device, that is, to form a composite acquisition method which combines the surface, ground well, well ground and cross-well observation methods, because the three-dimensional geophysical problem is not only undetermined, but also nonlinear. It also takes a long time to carry out 3D inversion, and linear inversion algorithm often causes inversion to fall into local minima. So this paper uses nonlinear conjugate gradient inversion algorithm to avoid the problem of local minima caused by linear inversion. MPI and GPU parallel algorithms are added to the inversion algorithm to improve the computational efficiency. In this paper, the finite difference method is used to solve the three dimensional geoelectric field of point power supply. The conjugate gradient method of incomplete Cholesky decomposition and the stable double conjugate gradient method of incomplete LU decomposition are used to solve the solution equation of forward algorithm. In this paper, the format of row compression storage is adopted, which not only reduces the memory consumption, but also improves the efficiency of calculation. The inversion algorithm adopts nonlinear conjugate gradient method, and the advantage of nonlinear conjugate gradient method is that it does not need to obtain Jacobian matrix. The method not only avoids storing the Jacobian matrix, but also reduces the computational complexity. In parallel computing, because MPI has the property of assigning multiple independent tasks to multiple processes simultaneously, it can be used to calculate the geoelectric field of multiple point power sources, and in the process of calculating forward and quasi-forward, There is a process of solving the equation, and most of the time of the inversion process is consumed in the solution of the equation. Therefore, by using the characteristics of GPU fast operation, when solving the equation, Calling CULA Sparse function library based on GPU to participate in solving equation. CULA Sparse function library contains many methods of solving equations and preprocessing methods. In this paper, we use the conjugate gradient solution equation of incomplete LU decomposition. A single acquisition device and a number of devices combining ground, ground, well and cross-well are designed, and the effectiveness of the nonlinear conjugate gradient parallel algorithm is verified by a model example. It is shown that the results of multi-device data acquisition are better than that of data collected by a single device.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P631.3

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本文編號：1610883