采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法技术

本发明专利技术公开了一种采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法，包括：设定相关反演参数；随机生成初始模型m0；设定模型的修改方式；随机挑选一种修改方式，生成新的建议模型m1；判断建议模型m1是否满足先验准则；如果模型m1满足先验准则，则进行一维正演模拟计算所有测点处模型m1的瞬变电磁响应F(m)；根据瞬变电磁响应F(m)计算数据的似然度p(d|m1)；若似然度p(d|m1)满足MH接受准则，则接受该新建议模型，并设置m0＝m1。本发明专利技术尤其适用于瞬变电磁剖面二维反演，能在反演过程中自动调整模型参数的个数及尺寸去更好地适应观测数据的空间分辨率，从而避免了对模型参数与正则化参数的先验选择，同时贝叶斯方法能提供反演模型的不确定信息并更准确地确定实测数据的有效探测深度。据的有效探测深度。据的有效探测深度。

【技术实现步骤摘要】
采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法


[0001]本专利技术涉及地球探测信息
，尤其涉及一种采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法。

技术介绍

[0002]瞬变电磁法(Transient Electromagnetic Method,TEM)又可称时间域电磁法(Time
‑
Domain Electromagnetic Method,TDEM)是地球物理电磁法勘探的重要分支，一般用接地导线或回线向地下空间发射一次电磁场，从而激发地下介质而产生二次电磁场，关断一次场后观测纯二次场来推断地下电性结构分布。瞬变电磁收发装置灵活多变，如有地面回线源装置、接地导线源装置、半航空装置以及航空装置等。因此其应用领域广泛，深部的地球结构研究、中部的矿产资源勘探以及浅部的环境工程勘察均可覆盖。
[0003]瞬变电磁三维反演是目前主要的研究热点，近年来国内外开发了多个瞬变电磁三维正反演算法，然而瞬变电磁三维反演的实际应用受到计算资源与计算时间的双重影响而并没有较好推广。拟二维或拟三维反演是目前应用最广也是最适合瞬变电磁快速解释的方案，此时采用一维模型的模拟结果去拟合数据，但模型通过二维或三维形式表示。这类方法在许多二、三维结构影响不强的实际勘探中获得了有效应用，尤其在沉积环境下更加适合。中心回线作为瞬变电磁主流的勘探装置，由于发射源的尺寸一般较小，信号受二、三维地电结构的影响较小。因此中心回线瞬变电磁的拟二维或三维反演结果多数情况下能较好地对地下电性结构进行有效反映。/>[0004]目前拟二维反演最主流的为采用横向约束的反演(LCI)，通常沿测线对相邻模型的电阻率或层厚进行约束。当采用最光滑或者最小结构模型约束时，如果出现模型过度参数化的情况，就需要采用模型正则化来稳定反演结果。这种反演结果将会受到初始模型和所加的模型约束的影响，例如为了获得一个更加可靠的反演结果，需要采用多次试错的方式去确定横向约束的程度。LCI反演为线性化的最优化问题，通过在一定范围内对定义的目标函数进行求极小值而获得一个或一套反演结果模型。尽管可以通过对反演结果模型进行线性化的灵敏度分析来估计模型的不确定度，但是线性化过程会丢失一些有价值的信息，导致反演的不确定度估计出现一定偏差。由于缺少足够的信息去评价反演结果模型的质量，将影响瞬变电磁数据的解释。
[0005]为严格估计反演结果的不确定度，可以采用贝叶斯方法去求解非线性反演问题。在贝叶斯方法框架下，模型参数被作为随机变量处理，反演结果采用模型参数的后验概率密度(PDF)来表示。通过探索后验的PDF，可以对模型参数的不确定度进行有效量化。基于这一优势，近十年来，贝叶斯方法在电磁数据的反演问题中获得越来越多的应用，部分研究人员也将贝叶斯单独反演或联合反演引入到了TEM数据的反演中。
[0006]贝叶斯方法需要产生大量的模型去估计反演模型参数的PDF，会涉及大量的正演运算。因此瞬变电磁的贝叶斯反演绝大多数是基于一维假设，二、三维正演的计算资源和时
间消耗都远大于一维情况，难以获得实际应用。

技术实现思路

[0007]本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法，将基于自适应泰森多边形网格的贝叶斯反演引入到瞬变电磁的数据处理中，旨在提供一种能更好估计反演模型参数不确定度的反演方法，为瞬变电磁数据的合理解释提供一种新方法。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0009]本专利技术提供一种采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法，该方法包括以下步骤：
[0010]步骤1、根据已有信息及条件设定相关反演参数，包括：(1)电阻率范围[ρ
min
,ρ
max
]；(2)模型Voronoi网格单元数:[k
min
,k
max
]；(3)模型水平位置范围：[x
min
,x
max
]；(4)模型深度范围：[z
min
,z
max
]；
[0011]步骤2、根据步骤1中的反演参数作为先验条件随机生成初始模型m0；
[0012]步骤3、设定模型的修改方式：(1)在网格中产生一个新的Voronoi网格单元；(2)在网格中减少一个已有Voronoi网格单元；(3)随机改变一个Voronoi网格单元电阻率；(4)随机改变一个Voronoi网格单元尺寸；
[0013]步骤4、随机挑选步骤3中的一种修改方式，生成新的建议模型m1；
[0014]步骤5、判断建议模型m1是否满足步骤1所定义的先验准则；
[0015]步骤6、如果模型m1不满足先验准则，则拒绝该建议模型，设置m0＝m0，并跳回到步骤3重新生成新的建议模型；
[0016]步骤7、如果模型m1满足先验准则，则进行一维正演模拟计算所有测点处模型m1的瞬变电磁响应F(m)；
[0017]步骤8、采用步骤7中计算获得的瞬变电磁响应F(m)，计算数据的似然度p(d|m1)；
[0018]步骤9、判断步骤8所计算的似然度p(d|m1)是否满足MH接受准则；若不满足，则跳到步骤6；
[0019]步骤10、在步骤9中若似然度p(d|m1)满足MH接受准则，则接受该新建议模型，并设置m0＝m1。
[0020]进一步地，本专利技术的所述步骤1中的方法具体为：
[0021]根据采集数据、地质情况以及已有信息来设置相关先验信息，其中包括电阻率的分布范围[ρ
min
,ρ
max
]，设置模型的Voronoi网格单元总数的范围[k
min
,k
max
]，设置模型的水平位置范围[x
min
,x
max
]和深度范围[z
min
,z
max
]；设置瞬变电磁正演的相关参数信息，包括回线尺寸大小、时间道范围。
[0022]进一步地，本专利技术的所述步骤2中的方法具体为：
[0023]根据步骤1中所设置的相关先验信息随机确定一个二维模型m0作为贝叶斯反演的起始模型，该二维模型采用Voronoi多边形网格单元进行定义；对于给定的数据，模型网格的相关参数是未知的，因此Voronoi单元的尺寸和数量在反演过程中是允许动态变化的；该二维模型的相关参数通过以下方式进行定义：
[0024]m＝(x,z,ρ)
[0025]其中x＝[x1,x2,
…
,x
n
]和z＝[z1,z2,
…
,z
n
]分别为每个Voronoi网格单元核心的xz坐标位置；ρ＝[log
10
ρ1,log
10
ρ2,
…
,log
10
ρ
n
]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、根据已有信息及条件设定相关反演参数，包括：(1)电阻率范围[ρ
min
,ρ
max
]；(2)模型Voronoi网格单元数:[k
min
,k
max
]；(3)模型水平位置范围：[x
min
,x
max
]；(4)模型深度范围：[z
min
,z
max
]；步骤2、根据步骤1中的反演参数作为先验条件随机生成初始模型m0；步骤3、设定模型的修改方式：(1)在网格中产生一个新的Voronoi网格单元；(2)在网格中减少一个已有Voronoi网格单元；(3)随机改变一个Voronoi网格单元电阻率；(4)随机改变一个Voronoi网格单元尺寸；步骤4、随机挑选步骤3中的一种修改方式，生成新的建议模型m1；步骤5、判断建议模型m1是否满足先验准则，先验准则为步骤1中设定的相关反演参数；步骤6、如果模型m1不满足先验准则，则拒绝该建议模型，设置m0＝m0，并跳回到步骤3重新生成新的建议模型；步骤7、如果模型m1满足先验准则，则进行一维正演模拟计算所有测点处模型m1的瞬变电磁响应F(m)；步骤8、采用步骤7中计算获得的瞬变电磁响应F(m)，计算数据的似然度p(d|m1)；步骤9、判断步骤8所计算的似然度p(d|m1)是否满足MH接受准则；若不满足，则跳到步骤6；步骤10、在步骤9中若似然度p(d|m1)满足MH接受准则，则接受该新建议模型，并设置m0＝m1。2.根据权利要求1所述的采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法，其特征在于，所述步骤1中的方法具体为：根据采集数据、地质情况以及已有信息来设置相关先验信息，其中包括电阻率的分布范围[ρ
min
,ρ
max
]，设置模型的Voronoi网格单元总数的范围[k
min
,k
max
]，设置模型的水平位置范围[x
min
,x
max
]和深度范围[z
min
,z
max
]；设置瞬变电磁正演的相关参数信息，包括回线尺寸大小、时间道范围。3.根据权利要求1所述的采用自适应泰森多边形参数化的瞬变电磁二维贝叶斯反演方法，其特征在于，所述步骤2中的方法具体为：根据步骤1中所设置的相关先验信息随机确定一个二维模型m0作为贝叶斯反演的起始模型，该二维模型采用Voronoi多边形网格单元进行定义；对于给定的数据，模型网格的相关参数是未知的，因此Voronoi单元的尺寸和数量在反演过程中是允许动态变化的；该二维模型的相关参数通过以下方式进行定义：m＝(x,z,ρ)其中x＝[x1,x2,
…
,x
n
]和z＝[z1,z2,
…
,z
n
]分别为每个Voronoi网格单元核心的xz坐标位置；ρ＝[log
10
ρ1,log
10
ρ2,
…
,log
10
ρ
n
]为每个网格单元的电阻率参数，为保证电阻率的非负性，采用了对数电阻率的形式；n为Voronoi网格单元的数量；通...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭鹏，刘亚军，尹炼，彭荣华，虞刚，李世聪，方新雷，高阳，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：