本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)空間的大地電磁三維共軛梯度反演研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大地電磁測(cè)深(MT)法是在地面上觀測(cè)具有區(qū)域性乃至全球性分布特征的天然交變電磁場(chǎng),從而研究地下巖層的電學(xué)性質(zhì)及其分布特征的一種頻率域測(cè)深法。由于地下得目標(biāo)體多為三維電性結(jié)構(gòu),傳統(tǒng)的一維或二維反演方法不能獲得目標(biāo)體的真實(shí)展布,因此大地電磁三維反演現(xiàn)已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn),與此同時(shí),由于三維反演數(shù)據(jù)量巨大,消耗內(nèi)存多,尋找合理的三維反演算法尤為重要,因此,地球物理學(xué)工作者始終在探索更為優(yōu)秀的反演算法。本文首先利用交錯(cuò)網(wǎng)格有限差分實(shí)現(xiàn)大地電磁三維正演,利用典型地電模型驗(yàn)證算法的有效性和準(zhǔn)確性。以此為基礎(chǔ),開(kāi)展基于數(shù)據(jù)空間的大地電磁三維共軛梯度(DCG)反演。在算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,先利用數(shù)據(jù)空間Occam反演算法推導(dǎo)出模型更新算子,隨后采用共軛梯度算法求解模型更新算子,在將模型空間M轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)空間N的同時(shí),只需計(jì)算Jacobian矩陣或矩陣轉(zhuǎn)置與向量的乘積,避免Jacobian矩陣直接存儲(chǔ)和計(jì)算,極大減小了計(jì)算內(nèi)存和運(yùn)行量。其次,在實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)空間的大地電磁三維共軛梯度反演(DCG)算法的基礎(chǔ)上,對(duì)幾個(gè)典型地電模型進(jìn)行了試算,并與非線性共軛梯度(NLCG)算法的反演結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:DCG算法能夠較好地恢復(fù)地下地電模型的分布,與非線性共軛梯度反演算法效果相當(dāng),但DCG算法收斂速度更快,內(nèi)存和CPU占用較小。最后,論文對(duì)DCG算法的抗噪能力、初始背景電阻率、頻點(diǎn)數(shù)選取、數(shù)據(jù)集選取等進(jìn)行研究,結(jié)果表明:基于數(shù)據(jù)空間的大地電磁三維共軛梯度反演算法具有良好的抗噪效果;當(dāng)初始模型與圍巖電阻率接近時(shí),利用該算法反演得到的結(jié)果較好;對(duì)反演起關(guān)鍵作用的是在異常體埋深附近的頻點(diǎn);采用全張量阻抗反演得到的結(jié)果總體上好于不采用全張量阻抗反演的結(jié)果等。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)空間 Occam法 共軛梯度法 三維反演 大地電磁測(cè)深法
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.325
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 引言7-11
• 1.1 研究目的與意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外大地電磁三維反演研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 論文安排與創(chuàng)新點(diǎn)9-11
• 1.3.1 論文章節(jié)安排9-10
• 1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 2 基于交錯(cuò)網(wǎng)格有限差分的大地電磁三維正演11-21
• 2.1 大地電磁法的基本方程11-12
• 2.2 區(qū)域網(wǎng)格離散化12-16
• 2.3 邊界條件的求解16
• 2.4 方程組的求解16-17
• 2.5 三維張量阻抗的計(jì)算17
• 2.6 典型模型大地電磁響應(yīng)17-20
• 2.7 本章小結(jié)20-21
• 3 基于數(shù)據(jù)空間的大地電磁三維共軛梯度反演21-33
• 3.1 數(shù)據(jù)空間Occam反演算法21-23
• 3.2 共軛梯度法23-24
• 3.3 數(shù)據(jù)空間共軛梯度反演24-26
• 3.4 靈敏度矩陣的求取26-31
• 3.5 正則化因子的選取原則31
• 3.6 本章小結(jié)31-33
• 4 理論模型的MT響應(yīng)反演33-47
• 4.1 單個(gè)異常體模型33-38
• 4.1.1 低阻體模型33-35
• 4.1.2 高阻體模型35-38
• 4.2 組合體模型38-42
• 4.3 復(fù)雜模型42-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 5 反演算法適應(yīng)性研究47-57
• 5.1 數(shù)據(jù)噪聲的影響47-49
• 5.2 初始模型的影響49-52
• 5.3 頻點(diǎn)個(gè)數(shù)的影響52-53
• 5.4 反演數(shù)據(jù)集的影響53-55
• 5.5 本章小結(jié)55-57
• 6 結(jié)論與建議57-59
• 6.1 結(jié)論57
• 6.2 建議57-59
• 致謝59-61
• 參考文獻(xiàn)61-64

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1 劉文R

本文編號(hào)：391695