針對探地雷達(dá)(GPR)雙參數(shù)全波形反演中電導(dǎo)率反演精度差、雙參數(shù)存在串?dāng)_現(xiàn)象、反演計(jì)算量大、易陷入局部極值等問題.作者將具有多參數(shù)調(diào)節(jié)功能的L-BFGS算法引入到GPR時(shí)間域全波形反演中,它避免了對Hessian矩陣的直接存儲與精確求解,減小了存儲量和計(jì)算量.結(jié)合參數(shù)調(diào)節(jié)因子的選取,有效減小了同步反演時(shí)介電常數(shù)與電導(dǎo)率的串?dāng)_影響,在不降低介電常數(shù)反演精度的前提下,提高電導(dǎo)率參數(shù)的反演精度.通過在反演目標(biāo)函數(shù)中加載改進(jìn)全變差正則化方法,提高了反演的穩(wěn)定性,使目標(biāo)體邊緣輪廓更加清晰.首先以簡單模型為例,對比了單尺度反演與多尺度串行反演策略的優(yōu)劣,說明多尺度串行反演有利于逐步搜索全局最優(yōu)解;而開展參數(shù)調(diào)節(jié)因子的選取實(shí)驗(yàn),說明合適的參數(shù)調(diào)節(jié)因子可以有效改善介質(zhì)電導(dǎo)率的反演精度;測試了不同正則化的反演效果,表明改進(jìn)全變差正則化能提高反演穩(wěn)定性,顯著降低模型重構(gòu)誤差.最后,分別對含噪合成數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了反演測試,說明本文提出的多尺度、雙參數(shù)反演具有較強(qiáng)的魯棒性,能提供更豐富的信息約束,重構(gòu)圖像界面清晰、反演效果好.

【文章頁數(shù)】：17 頁

【部分圖文】：

圖1(a)模型1的相對介電常數(shù)和(b)電導(dǎo)率分布

設(shè)置圖1所示的模型,模型背景為均勻介質(zhì),其相對介電常數(shù)和電導(dǎo)率分別為4和3mS·m-1,在該均勻介質(zhì)中包含了6個(gè)字母形狀異常體.紅色異常體的相對介電常數(shù)為8,電導(dǎo)率為10mS·m-1,藍(lán)色異常體的相對介電常數(shù)為1,電導(dǎo)率為0.模擬區(qū)域的邊界設(shè)有20個(gè)“×”型點(diǎn)源和100個(gè)“o....

圖2模型1的200MHz中心頻率的雷克子波的時(shí)域共炮點(diǎn)記錄

圖1(a)模型1的相對介電常數(shù)和(b)電導(dǎo)率分布

圖3(a)藍(lán)色短劃線是200MHz的原始Ricker子波,黑色實(shí)線是80MHz的目標(biāo)Ricker子波,

圖2模型1的200MHz中心頻率的雷克子波的時(shí)域共炮點(diǎn)記錄圖4模型1不同尺度策略的反演結(jié)果

圖4模型1不同尺度策略的反演結(jié)果

圖3(a)藍(lán)色短劃線是200MHz的原始Ricker子波,黑色實(shí)線是80MHz的目標(biāo)Ricker子波,

本文編號：3905232