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    非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格漸進(jìn)自適應(yīng)正則化反演算法

    2022-04-11 04:09:46張志勇翟斌軍
    石油地球物理勘探 2022年2期
    關(guān)鍵詞:細(xì)化特征值梯度

    程 三 張志勇* 周 峰② 李 曼 翟斌軍

    (①東華理工大學(xué)地球物理與測(cè)控技術(shù)學(xué)院,江西南昌 330013; ②東華理工大學(xué)放射性地質(zhì)與勘探技術(shù)國(guó)防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室,江西南昌 330013)

    0 引言

    由于地球物理場(chǎng)的等效性、觀測(cè)數(shù)據(jù)集的有限性和數(shù)據(jù)觀測(cè)存在誤差等,地球物理反問(wèn)題不可避免地存在多解性[1]。正則化技術(shù)[2]作為減小反問(wèn)題多解性的有效策略之一,廣泛應(yīng)用于地球物理反演。該技術(shù)通過(guò)在數(shù)據(jù)和模型權(quán)重矩陣引入先驗(yàn)信息,降低反問(wèn)題的不適定性; 當(dāng)擁有足夠的先驗(yàn)信息時(shí),可有效提高反演的穩(wěn)定性。相反,當(dāng)先驗(yàn)信息不足甚至錯(cuò)誤時(shí),將會(huì)增加產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果的可能性; 降低反問(wèn)題多解性的另一途徑是提高觀測(cè)數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質(zhì)量[3],但無(wú)法改變地球物理場(chǎng)等效性造成的反演多解性。此外,減少反演未知數(shù)數(shù)量是有效降低反問(wèn)題不適定性的另一重要途徑[4],但是以犧牲反演分辨率為代價(jià); 另一方面,如果離散的反演網(wǎng)格無(wú)法真實(shí)構(gòu)建實(shí)際異常體,也可能會(huì)導(dǎo)致反演的多解性、影響反演分辨率[5]。高質(zhì)量的反演網(wǎng)格應(yīng)該在確保反演效果的同時(shí)減少反演單元數(shù),進(jìn)而從一定程度上降低反問(wèn)題的不適定性。

    提高地球物理反演離散網(wǎng)格質(zhì)量是一個(gè)亟需解決的問(wèn)題,但是實(shí)際的反問(wèn)題由于缺乏地下結(jié)構(gòu)邊界、尺寸和形狀等先驗(yàn)信息,難以建立理想的初始反演網(wǎng)格[5]。雖然可以通過(guò)全局網(wǎng)格加密,實(shí)現(xiàn)對(duì)反演目標(biāo)體更好的逼近,但這無(wú)疑會(huì)過(guò)多地增加單元數(shù)量,對(duì)反演效率和穩(wěn)定性造成不利影響。B?hm等[6]提出了一種變網(wǎng)格反演方案,即先使用粗網(wǎng)格進(jìn)行反演迭代,并將粗網(wǎng)格反演結(jié)果作為先驗(yàn)信息,對(duì)粗網(wǎng)格進(jìn)行加密與合并獲取更高質(zhì)量的反演網(wǎng)格,然后重新反演以提高反演分辨率。Ascher等[7]對(duì)B?hm等的方案進(jìn)行了深入研究,發(fā)展了一種自適應(yīng)反演方案,并證明了粗網(wǎng)格選擇的正則化因子在細(xì)網(wǎng)格是可以延續(xù)使用的; 此外,交叉檢驗(yàn)與L曲線正則化因子選取方法在自適應(yīng)反演中依然適用[8]。很多學(xué)者在地震層析成像[6,9-12]、圖像重建[13-15]、醫(yī)學(xué)成像[16]、電阻率成像[17]以及電磁法反演[18-19]、磁測(cè)數(shù)據(jù)反演[20-21]等方面開(kāi)展了自適應(yīng)反演方案的研究。自適應(yīng)反演方案中,最重要的是選擇網(wǎng)格并對(duì)選定網(wǎng)格進(jìn)行細(xì)化,理論上網(wǎng)格細(xì)化最有效的方案就是分析靈敏度矩陣的奇異值和海森矩陣的特征值,但這兩種方法的計(jì)算量過(guò)大,對(duì)于二維、三維反演問(wèn)題難于實(shí)用。目前較為實(shí)用的網(wǎng)格細(xì)化標(biāo)準(zhǔn)有物性變化[17]、物性梯度變化[16]和物性相關(guān)的給定函數(shù)[22]等; 此外,基于小波技術(shù)的自適應(yīng)反演方案成功應(yīng)用于直流電阻率反演[23]。在自適應(yīng)反演過(guò)程中,當(dāng)網(wǎng)格細(xì)化過(guò)程中允許網(wǎng)格結(jié)點(diǎn)位置發(fā)生改變時(shí),對(duì)于簡(jiǎn)單模型的反演效果明顯[9],但可能會(huì)產(chǎn)生局部過(guò)小的網(wǎng)格[12],約束網(wǎng)格面積能在一定程度上避免此問(wèn)題。

    本文以二維MT反演為例,研究了自適應(yīng)網(wǎng)格細(xì)化反演算法。在反演初期使用粗網(wǎng)格,通過(guò)減少反演單元數(shù)的方式降低反問(wèn)題的不適定性; 基于網(wǎng)格細(xì)化策略,隨反演迭代的進(jìn)行,網(wǎng)格自適應(yīng)加密,以提高正則化反演效果。反演過(guò)程中,細(xì)化網(wǎng)格反演以前一重網(wǎng)格的反演結(jié)果作為參考模型與初始模型,確保反演沿正確的方向進(jìn)行,同時(shí)提高反演穩(wěn)定性,逐步改善反演效果。采用四種網(wǎng)格細(xì)化方案進(jìn)行自適應(yīng)反演,對(duì)比分析了四種網(wǎng)格細(xì)化方案的特點(diǎn)和反演效果,并通過(guò)Hessian矩陣的特征值分布分析了這四種方案對(duì)反演結(jié)果的影響。最后,開(kāi)展了理論模型和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)試算,結(jié)果表明反演過(guò)程穩(wěn)定,自適應(yīng)反演算法具有較好的實(shí)用性。

    1 漸近自適應(yīng)正則化反演

    1.1 二維MT正演

    對(duì)于大地電磁問(wèn)題,考慮地下電阻率變化,取時(shí)諧因子為e-iωt。假設(shè)地下電性結(jié)構(gòu)為二維,取走向?yàn)閦軸,電導(dǎo)率只在(x,y)平面變化,則走向方向的電場(chǎng)和磁場(chǎng)的偏微分方程可分別表示為

    (1)

    (2)

    式中:σ為電導(dǎo)率;μ為磁導(dǎo)率;ε為介電常數(shù);ω為角頻率; i為虛數(shù)單位;Ez為電場(chǎng)的z分量;Hz為磁場(chǎng)的z分量。采用非結(jié)構(gòu)化三角單元對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行離散,考慮空氣層的邊界條件,式(1)和式(2)對(duì)應(yīng)的變分問(wèn)題可通過(guò)有限單元法[24]轉(zhuǎn)化為求解大型稀疏線性方程組

    KU=P

    (3)

    式中:K為剛度矩陣;U為節(jié)點(diǎn)上的場(chǎng)值;P為由邊界條件形成的源項(xiàng)。通過(guò)求解式(3)的線性方程組可得主場(chǎng)分量,通過(guò)麥克斯韋方程可求得輔助場(chǎng)分量,最后可計(jì)算視電阻率和相位

    (4)

    (5)

    式中:ρs為視電阻率;Z為阻抗;φ為相位; Im(·)表示取復(fù)數(shù)虛部; Re(·)表示取復(fù)數(shù)實(shí)部。

    1.2 正則化反演目標(biāo)函數(shù)

    建立二維MT正則化反演目標(biāo)函數(shù),其中模型穩(wěn)定函數(shù)采用Zhdanov的一般表達(dá)式[25],則有

    Φ(m) =λΦm(m)+Φd(m)

    (6)

    式中:m為離散模型;Φd(m)為數(shù)據(jù)誤差函數(shù);λ為正則化因子;Φm(m)為模型穩(wěn)定函數(shù),本文采用最小結(jié)構(gòu)穩(wěn)定函數(shù)[26],非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格模型粗糙度采用最小二乘算法計(jì)算[27];Wm為模型權(quán)重矩陣;mapr為先驗(yàn)?zāi)P?;Wd為數(shù)據(jù)權(quán)重矩陣;dobs為觀測(cè)數(shù)據(jù);A(m)為與m相關(guān)的正演算子。自適應(yīng)反演過(guò)程中考慮到粗網(wǎng)格正演存在誤差,則Wd可表示為

    (7)

    式中:ξobs為觀測(cè)數(shù)據(jù)誤差;ξcal為正演計(jì)算誤差,通過(guò)網(wǎng)格細(xì)化后的正演數(shù)據(jù)評(píng)估得到;N為觀測(cè)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

    1.3 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化

    采用高斯—牛頓最優(yōu)化法求解目標(biāo)函數(shù)(式(6)),并基于迭代法求解高斯—牛頓方程。為了獲得模型參數(shù),取mn=mn-1+Δm,其中n為迭代次數(shù),對(duì)A(m)進(jìn)行一階泰勒展開(kāi),則

    (8)

    對(duì)式(6)關(guān)于Δm求偏導(dǎo)并令其為0,可得高斯—牛頓迭代方程

    Hn-1Δm=-?Φ(mn-1)

    (9)

    (10)

    (11)

    式中:J為靈敏度矩陣,表示正演算子對(duì)m的偏導(dǎo)數(shù); Δm為模型改變量;H為海森矩陣。采用互換定理[28]計(jì)算J,采用穩(wěn)定雙共軛梯度法[29](BICGSTAB)求解式(9)。最后可得新的模型參數(shù)

    mn=mn-1+αΔm

    (12)

    式中α為改進(jìn)量的搜索步長(zhǎng)[25]。

    1.4 自適應(yīng)反演算法

    自適應(yīng)反演算法在整個(gè)反演過(guò)程中采用可變網(wǎng)格。在反演初期使用粗網(wǎng)格,在反演迭代過(guò)程中基于網(wǎng)格優(yōu)化方案進(jìn)行自適應(yīng)加密,細(xì)化網(wǎng)格的反演以前一重網(wǎng)格的反演結(jié)果作為初始模型和參考模型以確保反演的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。自適應(yīng)反演流程(圖1)如下:

    圖1 自適應(yīng)反演流程

    (1)設(shè)置反演網(wǎng)格最大細(xì)化次數(shù)及自適應(yīng)反演中每一重網(wǎng)格最大迭代次數(shù),根據(jù)反演需求設(shè)置每重網(wǎng)格細(xì)化的單元比例和最小單元面積約束等;

    (2)采用非結(jié)構(gòu)化三角單元進(jìn)行網(wǎng)格離散生成網(wǎng)格,為確保正演精度,在測(cè)量點(diǎn)周?chē)捎镁植考用芗夹g(shù);

    (3)對(duì)當(dāng)前網(wǎng)格,采用高斯—牛頓最優(yōu)化法求解目標(biāo)函數(shù),直至達(dá)到當(dāng)前重網(wǎng)格的最大反演迭代次數(shù);

    (4)根據(jù)網(wǎng)格優(yōu)化方案計(jì)算單元優(yōu)化參考信息,并根據(jù)優(yōu)化比例選擇優(yōu)化單元,然后對(duì)網(wǎng)格自適應(yīng)加密;

    (5)以細(xì)化后的網(wǎng)格作為下次反演的網(wǎng)格,設(shè)置反演的初始模型與參考模型,并返回第三步開(kāi)始當(dāng)前網(wǎng)格反演,判斷是否達(dá)到反演中止條件,若達(dá)到,則終止反演。

    應(yīng)用低阻體模型說(shuō)明自適應(yīng)反演過(guò)程。在圍巖電阻率為100Ω·m均勻半空間,設(shè)置一個(gè)尺寸為400m×400m、電阻率為10Ω·m的低阻異常體,其頂部埋深為200m,在0.1~100Hz頻段以10為底的對(duì)數(shù)等間距取10個(gè)頻點(diǎn),測(cè)點(diǎn)距為40m,共60個(gè)測(cè)點(diǎn)。在反演過(guò)程中基于模型梯度信息進(jìn)行網(wǎng)格細(xì)化,每次細(xì)化比例為反演總網(wǎng)格數(shù)量的2%。圖2為前三次網(wǎng)格細(xì)化結(jié)果及基于模型梯度信息優(yōu)化方案的自適應(yīng)反演結(jié)果,每一重網(wǎng)格反演的初始正則化因子為200,迭代過(guò)程中以0.9的速率下降。為防止網(wǎng)格在某些區(qū)域過(guò)度細(xì)化,初始最小面積約束設(shè)為以測(cè)點(diǎn)間距為正方形的單元面積,并隨網(wǎng)格細(xì)化高于最小面積約束的單元面積以2為倍數(shù)增加。圖2中黑色正方形為實(shí)際異常體邊界,可見(jiàn)自適應(yīng)反演方案在反演初期使用粗網(wǎng)格,隨反演迭代進(jìn)行,基于網(wǎng)格細(xì)化策略對(duì)網(wǎng)格自適應(yīng)加密,反演分辨率得到有效提高,反演目標(biāo)體的位置空間信息也更為清晰。

    1.5 網(wǎng)格優(yōu)化策略

    在自適應(yīng)反演過(guò)程中網(wǎng)格優(yōu)化策略對(duì)反演至關(guān)重要,不同網(wǎng)格優(yōu)化策略的網(wǎng)格加密位置有所差異,最后的反演效果會(huì)有所不同。為此,本文研究了四種網(wǎng)格優(yōu)化方案,對(duì)它們的網(wǎng)格加密特點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比; 此外,為了分析四種優(yōu)化方案在網(wǎng)格加密過(guò)程中對(duì)反演的影響,對(duì)各自的Hessian矩陣進(jìn)行SVD,并對(duì)歸一化特征值分布進(jìn)行分析。四種網(wǎng)格優(yōu)化方案的參數(shù)分別為模型靈敏度矩陣J[29]、模型改變量Δmi、模型梯度信息η和“邊—角”檢測(cè)參數(shù)R[22]。J、Δmi、η、R具體為

    (13)

    (14)

    (15)

    R=det(M)-k[trace (M)]2

    (16)

    (17)

    為說(shuō)明不同網(wǎng)格優(yōu)化方案的加密特點(diǎn),對(duì)上述低阻模型采用四種優(yōu)化方案進(jìn)行自適應(yīng)反演,整個(gè)反演過(guò)程網(wǎng)格共細(xì)化4次,圖3為四種優(yōu)化方案的最后一重網(wǎng)格細(xì)化結(jié)果及反演結(jié)果。由圖3a和圖3d對(duì)比可知,基于“邊—角”檢測(cè)和梯度信息的網(wǎng)格優(yōu)化方案類(lèi)似,主要在異常體邊界加密,能夠有效提高反演的效果。圖3b為基于靈敏度細(xì)化方案的反演結(jié)果,一般近地表的單元靈敏度較大,此方案會(huì)由近地表逐漸向深部加密,因此該方案具有對(duì)反演區(qū)域整體優(yōu)化的特點(diǎn); 圖3c為基于模型改變量方案的反演結(jié)果,該方案加密區(qū)域集中于異常體內(nèi)部。

    圖2 各重網(wǎng)格自適應(yīng)反演結(jié)果(a)第一重網(wǎng)格; (b)第二重網(wǎng)格; (c)第三重網(wǎng)格; (d)第四重網(wǎng)格

    圖3 不同方案網(wǎng)格細(xì)化結(jié)果及反演結(jié)果對(duì)比(a)基于“邊—角”檢測(cè); (b)基于靈敏度信息; (c)基于模型改變量; (d)基于梯度信息

    為分析上述四種網(wǎng)格優(yōu)化方案對(duì)反演的影響,對(duì)Hessian矩陣的歸一化特征值分布進(jìn)行分析,在不考慮先驗(yàn)信息的情況下Hessian矩陣可近似表示為JTJ。在反問(wèn)題中,Hessian矩陣的特征值分布分為主成分特征值(接近0)和離群值兩部分,其中主成分特征值與網(wǎng)格尺寸無(wú)關(guān),網(wǎng)格數(shù)量增加只會(huì)提高主成分特征值的數(shù)量[31-33]; 此外,線性問(wèn)題的病態(tài)特征與Hessian矩陣特征值衰減為0的速度有關(guān),在相同條件下衰減速率越快說(shuō)明不適定性越強(qiáng)[31-32,34]; Hessian矩陣特征值分布有時(shí)也會(huì)出現(xiàn)極小值,與主成分特征值相差數(shù)個(gè)數(shù)量級(jí),這種情況被認(rèn)為是由于零空間的存在引起的[35-36]。因此本文對(duì)自適應(yīng)反演中每一重網(wǎng)格最后一次迭代的Hessian矩陣的特征值進(jìn)行歸一化分析,如圖4所示,可見(jiàn)整個(gè)特征值分布出現(xiàn)兩部分極值,即極大和極小特征值部分,中間較平滑部分可認(rèn)為是主成分特征值。對(duì)于基于模型靈敏度的網(wǎng)格優(yōu)化方案,隨網(wǎng)格的增加,主成分特征值的衰減速率基本沒(méi)有變化,說(shuō)明此方案對(duì)反演的不適定性影響較小,因此不僅可以用于進(jìn)行自適應(yīng)反演,也可以用于生成高質(zhì)量的初始反演網(wǎng)格; 對(duì)于基于模型梯度信息和“邊—角”檢測(cè)的網(wǎng)格優(yōu)化方案,在第一次網(wǎng)格加密后特征值衰減速率基本不變,但隨著網(wǎng)格數(shù)持續(xù)增加特征值衰減速率增加,意味著反演的不適定性增強(qiáng); 對(duì)于基于模型改變量的網(wǎng)格優(yōu)化方案,在第一次網(wǎng)格加密后特征值衰減速率基本不變,但隨著網(wǎng)格數(shù)繼續(xù)增加,特征值衰減速率明顯增加,相比其他方案反演不適定性增加速率更快。

    由圖3和圖4可知,基于靈敏度信息加密方式具有全局優(yōu)化加密的特點(diǎn); 而其他三種網(wǎng)格優(yōu)化方案,網(wǎng)格加密均直接與反演異常體分布區(qū)域相關(guān),在異常體分布區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格適量加密,對(duì)異常體逼近程度提高時(shí),反問(wèn)題的不適定性受到的影響不大,但持續(xù)增加后反問(wèn)題的不適定性會(huì)快速增加,模型改變量尤為明顯。總體上看,反演單元數(shù)越大,反問(wèn)題的不適定性越強(qiáng),在自適應(yīng)反演過(guò)程中應(yīng)盡量避免冗余網(wǎng)格的產(chǎn)生。

    圖4 不同網(wǎng)格細(xì)化方案的自適應(yīng)反演的Hessian矩陣特征值分布(a)基于“邊—角”檢測(cè); (b)基于靈敏度信息; (c)基于模型改變量; (d)基于梯度信息

    2 模型試算

    2.1 水平地形模型

    在背景電阻率為100Ω·m的均勻半空間下設(shè)置三個(gè)異常體,其中兩個(gè)為正方形低阻異常體,尺寸為400m×400m,電阻率為10Ω·m,頂面深度分別為200m和400m; 另一個(gè)為矩形高阻異常體,尺寸為600m×400m,頂面深度為200m,電阻率為1000Ω·m。異常體的實(shí)際位置在反演結(jié)果中以黑色矩形框標(biāo)識(shí)。在0.1~100Hz頻段以10為底的對(duì)數(shù)等間距取10個(gè)頻點(diǎn),測(cè)點(diǎn)距為20m,共540個(gè)測(cè)點(diǎn),反演區(qū)域?yàn)闇y(cè)線長(zhǎng)度與地下2000m形成的矩形區(qū)。每一重網(wǎng)格初始正則化因子均為500,以0.95的速率下降,整個(gè)反演過(guò)程中網(wǎng)格共細(xì)化四次,每次優(yōu)化比例為反演總網(wǎng)格的2%,基于四種網(wǎng)格優(yōu)化策略進(jìn)行反演; 為避免某些區(qū)域過(guò)度細(xì)化,初始最小面積約束設(shè)為以測(cè)點(diǎn)間距為正方形的單元面積,并隨網(wǎng)格細(xì)化,以2為倍數(shù)增加。圖5為四種網(wǎng)格優(yōu)化方案反演結(jié)果。

    為驗(yàn)證自適應(yīng)反演算法的反演效果,采用固定網(wǎng)格的方案進(jìn)行反演,并與自適應(yīng)反演的效果進(jìn)行對(duì)比。在固定網(wǎng)格的反演中,整個(gè)反演區(qū)域采用均勻網(wǎng)格離散,最大單元面積為5000m2,反演單元數(shù)為18100,反演過(guò)程中采用經(jīng)驗(yàn)選取的方法選擇正則化因子,初始正則化因子為500。整個(gè)反演過(guò)程中共進(jìn)行了34次迭代,圖6為固定網(wǎng)格反演結(jié)果。

    圖7a為五種反演方案的數(shù)據(jù)均方根(RMS)誤差曲線,圖7b為模型參數(shù)誤差曲線; 表1為四種方案的網(wǎng)格變化。由圖7可知,四種優(yōu)化方案的自適應(yīng)反演,初始RMS均快速下降,整個(gè)自適應(yīng)反演過(guò)程中RMS誤差均呈穩(wěn)定下降趨勢(shì)并逐漸趨近于1,以及模型參數(shù)誤差的穩(wěn)定上升說(shuō)明反演過(guò)程穩(wěn)定[25]; 固定網(wǎng)格方案反演RMS誤差呈穩(wěn)定下降趨勢(shì)并逐漸趨近于1,說(shuō)明反演過(guò)程穩(wěn)定,但下降速率較自適應(yīng)反演略慢,說(shuō)明粗網(wǎng)格較細(xì)網(wǎng)格的反演迭代收斂要快。根據(jù)表1和圖5可知,四種優(yōu)化方案最后的網(wǎng)格數(shù)量接近,網(wǎng)格數(shù)量較初始網(wǎng)格增加了約六分之一,四種網(wǎng)格細(xì)化策略都能較好地反演出異常體,其中低阻物性接近真值,證明了四種網(wǎng)格加密方案在自適應(yīng)反演中的有效性?;凇斑叀恰睓z測(cè)技術(shù)與物性梯度信息的網(wǎng)格加密方式都以物性兩個(gè)方向的梯度變化為基礎(chǔ),兩者網(wǎng)格加密方式較為相似,反演結(jié)果相近; 基于模型靈敏度的加密方式,反演區(qū)域整體由上至下逐漸加密,這是由于地表觀測(cè)的地球物理方法模型靈敏度由淺到深逐漸減??; 基于模型改變量的網(wǎng)格加密能夠有效在高、低阻異常區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格加密,異常體周?chē)W(wǎng)格較大,能夠有效反演出異常體。

    由圖5a、圖5c、圖5d和圖6可知,基于“邊—角”檢測(cè)技術(shù)、物性梯度信息和模型改變量的局部網(wǎng)格加密方案對(duì)頂面深度為200m的低阻體邊界描述較固定網(wǎng)格方案略好,頂面深度為400m的低阻體物性恢復(fù)得更好,且反演單元數(shù)約為固定網(wǎng)格的77%。說(shuō)明基于局部網(wǎng)格加密的自適應(yīng)反演方案能在保證反演效果的同時(shí)減小反演單元數(shù),從而減少內(nèi)存消耗。

    圖5 四種細(xì)化方案的自適應(yīng)反演結(jié)果(a)基于“邊—角”檢測(cè); (b)基于靈敏度信息; (c)基于模型改變量; (d)基于梯度信息

    圖6 固定網(wǎng)格反演結(jié)果

    圖7 水平地形模型五種方案的反演參數(shù)隨迭代次數(shù)的變化曲線(a)數(shù)據(jù)的RMS誤差; (b)模型參數(shù)誤差

    表1 水平地形模型四種自適應(yīng)加密方案的單元數(shù)

    2.2 起伏地形模型

    為測(cè)試自適應(yīng)反演方案在帶地形反演中的效果,在起伏地形下加入三個(gè)異常體,其中兩個(gè)低阻異常體,尺寸為400m×400m,頂面深度為400m,電阻率為10Ω·m; 一個(gè)高阻異常體尺寸為400m×400m,頂面深度為400m,電阻率為1000Ω·m,取地下背景電阻率為100Ω·m。異常體的實(shí)際位置在反演結(jié)果中以黑色矩形框標(biāo)識(shí)。在0.1~100Hz頻段以10為底的對(duì)數(shù)等間距取15個(gè)頻點(diǎn),測(cè)點(diǎn)距為20m,共240個(gè)測(cè)點(diǎn)。每一重網(wǎng)格初始正則化因子為300,以0.95的速率下降,整個(gè)反演過(guò)程中網(wǎng)格共細(xì)化四次,每次優(yōu)化比例為反演總網(wǎng)格的3%。限于篇幅只討論基于模型梯度信息和模型改變量?jī)煞N網(wǎng)格優(yōu)化方案的自適應(yīng)反演。

    圖8為基于模型梯度信息和模型改變量網(wǎng)格優(yōu)化方案的反演結(jié)果,圖9為數(shù)據(jù)的RMS誤差和模型參數(shù)誤差曲線,表2為兩種方案的網(wǎng)格變化。由圖9可知,兩種優(yōu)化方案反演初始RMS快速下降,整個(gè)自適應(yīng)反演過(guò)程中RMS總體呈下降的趨勢(shì)并逐漸趨近于1,說(shuō)明反演過(guò)程穩(wěn)定。根據(jù)表2和圖8可知:兩種優(yōu)化方案最后的網(wǎng)格數(shù)量接近,網(wǎng)格數(shù)量較初始網(wǎng)格增加了約四分之一,兩種方案都能較好地反演出目標(biāo)體,其中低阻物性接近真值,且與真實(shí)位置相一致; 高阻物體受地形影響,反演位置與實(shí)際位置略有偏移; 此外,基于模型改變量網(wǎng)格加密方案在高阻物體周?chē)W(wǎng)格加密相對(duì)較少,網(wǎng)格明顯偏大,這與模型改變量?jī)?yōu)先細(xì)化異常明顯區(qū)域有關(guān)。模型梯度信息的方案可有效避免這種情況。

    圖8 起伏地形模型兩種方案的自適應(yīng)反演結(jié)果(a)基于梯度信息; (b)基于模型改變量

    圖9 起伏地形模型兩種方案的反演參數(shù)隨迭代變化曲線(a)數(shù)據(jù)的RMS誤差; (b)模型參數(shù)誤差

    表2 起伏地形模型兩種方案的自適應(yīng)反演單元數(shù)

    3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)反演

    選擇A花崗巖區(qū)一條MT實(shí)測(cè)剖面驗(yàn)證自適應(yīng)反演方案能力。該測(cè)線長(zhǎng)約為7km,點(diǎn)距約為50m,采用四種網(wǎng)格細(xì)化方案進(jìn)行自適應(yīng)反演。初始正則化因子設(shè)為4000,以0.9的速率下降。每次網(wǎng)格優(yōu)化比例為反演總網(wǎng)格的5%,采用相同的網(wǎng)格面積約束方案。圖10為四種網(wǎng)格細(xì)化方案反演結(jié)果,圖11為數(shù)據(jù)RMS誤差和模型參數(shù)誤差的變化曲線,表3為四種方案的網(wǎng)格變化。由表3可知最后四種網(wǎng)格優(yōu)化方案的網(wǎng)格數(shù)量接近,由圖11可知四種方案的反演參數(shù)變化曲線大致相同,RMS誤差平穩(wěn)下降,模型誤差單調(diào)上升,說(shuō)明算法具有較好的穩(wěn)定性。四種網(wǎng)格優(yōu)化自適應(yīng)反演都能識(shí)別出橫向0~2.0km和4.5~6.5km的地下高阻地質(zhì)體,且左側(cè)的電阻率更大?;凇斑叀恰睓z測(cè)和模型梯度信息網(wǎng)格細(xì)化方案能夠清晰地刻畫(huà)出地質(zhì)體邊界; 基于模型靈敏度的網(wǎng)格加密方案,地質(zhì)體邊界網(wǎng)格較大,邊界分辨率略低; 基于模型改變量的網(wǎng)格加密方案在地質(zhì)體內(nèi)部明顯加密,但目標(biāo)體邊界網(wǎng)格明顯大于梯度信息和“邊—角”檢測(cè)方案,對(duì)邊界的描述與基于模型靈敏度的加密方案相當(dāng)。此外,基于“邊—角”檢測(cè)的反演方案能夠?qū)蓚€(gè)方向的模型梯度信息進(jìn)行重新平衡,減小異常值之間的差異,避免網(wǎng)格在異常大的地質(zhì)體單元周?chē)^(guò)度加密。

    圖10 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)四種方案自適應(yīng)反演結(jié)果(a)基于“邊—角”檢測(cè); (b)基于靈敏度信息; (c)基于模型改變量; (d)基于梯度信息

    圖11 實(shí)際數(shù)據(jù)兩種方案的反演參數(shù)隨迭代變化曲線(a)數(shù)據(jù)的RMS誤差; (b)模型參數(shù)誤差

    表3 實(shí)際數(shù)據(jù)四種方案自適應(yīng)反演的網(wǎng)格單元數(shù)

    綜上所述,實(shí)際的地質(zhì)情況往往較為復(fù)雜,且可能存在較大的地質(zhì)體,因此在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)反演中基于模型梯度信息和“邊—角”檢測(cè)網(wǎng)格優(yōu)化的自適應(yīng)反演在刻畫(huà)地質(zhì)體邊界方面更具優(yōu)勢(shì)。

    4 結(jié)論

    本文研究了自適應(yīng)漸進(jìn)網(wǎng)格細(xì)化反演算法,并應(yīng)用于二維MT反演,得到以下結(jié)論。

    (1)自適應(yīng)反演方案,在反演初期使用粗網(wǎng)格,通過(guò)減小反演單元數(shù)能夠有效降低反問(wèn)題的不適定性; 隨反演迭代進(jìn)行,基于網(wǎng)格優(yōu)化方案自適應(yīng)加密網(wǎng)格,能夠逐步改善反演效果。

    (2)對(duì)基于模型靈敏度、模型改變量、模型梯度、“邊—角”檢測(cè)的四種網(wǎng)格細(xì)化方案形成的Hessian矩陣特征值分布研究表明:總體上,反問(wèn)題不適定性會(huì)隨網(wǎng)格數(shù)量增加而提高,基于模型靈敏度的網(wǎng)格優(yōu)化方案,隨網(wǎng)格的增加對(duì)反演不適定性的影響相比其他三種方法小。

    (3)四種網(wǎng)格優(yōu)化方案有三種主要特點(diǎn),其中基于模型梯度方法與“邊—角”檢測(cè)的特征相似,集中在異常體邊界加密,能夠有效提高對(duì)異常體邊界刻畫(huà)的效果; 基于模型改變量方案主要對(duì)異常體分布區(qū)進(jìn)行加密,對(duì)異常不明顯區(qū)域識(shí)別較差; 基于模型靈敏度方案具有一定的全局加密特點(diǎn)。

    在反演中,可根據(jù)網(wǎng)格優(yōu)化特點(diǎn)綜合應(yīng)用多種方案進(jìn)一步改善反演效果?;陟`敏度的方法可以用于反演的初期,以提高網(wǎng)格總體質(zhì)量甚至可用于初始網(wǎng)格生成,基于梯度與“邊—角”檢測(cè)的方案有利于得到精確的異常邊界,基于模型改變量的方案可以用于中期以提高異常體響應(yīng)精度。以后將進(jìn)一步研究多種優(yōu)化方案的組合技術(shù)。此外,本文只采用了由粗到細(xì)的優(yōu)化方案,由細(xì)到粗的反向優(yōu)化策略是進(jìn)一步的研究方向。

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