重、磁测数据三维反演方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种重、磁测数据三维反演方法及装置，其方法包括：基于重、磁测数据，计算灵敏度矩阵、数据加权矩阵和深度加权矩阵，并对灵敏度矩阵和数据向量进行规格化处理；计算模型加权矩阵并按照稀疏格式存储；基于预设的初始的正则化因子，求解不包含正约束时的线性反演问题，对正则化因子进行一维线性搜索；基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、模型目标函数和初始障碍参数；采用共轭梯度法获取模型目标函数的下降方向；确定模型目标函数下降的步长，更新模型；更新迭代次数、障碍参数、数据拟合差、模型目标函数和障碍函数；在满足目标条件的情况下，获取目标向量。本发明专利技术提供的重、磁测数据三维反演方法及装置，能减少反演耗时。反演耗时。反演耗时。

【技术实现步骤摘要】
重、磁测数据三维反演方法及装置


[0001]本专利技术涉及地球物理
，尤其涉及一种重、磁测数据三维 反演方法及装置。

技术介绍

[0002]地球物理磁测数据反演是三维地质体建模的基础。通过地球物理 测量手段获取磁场的地球物理信息，通过磁化率空间分布三维反演技 术可以直观反映地下勘测目标体的空间形态和空间物性的变化规律。
[0003]国内外已提出多种重、磁测数据三维反演方法，但反演的算法较 为复杂，面对实际应用时的大规模数据，三维反演的算法相当耗时， 还远达不到实际应用水平。并且，在存在剩磁的情况下，现有方法容 易产生错误的结果。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种重、磁测数据三维反演方法及装置，用以解决或 者至少部分解决现有技术中，三维反演的算法耗时较多的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种重、磁测数据三维反演方法，包括：
[0006]基于磁测数据，计算灵敏度矩阵、数据加权矩阵和深度加权矩阵， 并对所述灵敏度矩阵和数据向量进行规格化处理；
[0007]计算模型加权矩阵并按照稀疏格式存储；
[0008]基于预设的初始的正则化因子，求解不包含正约束时的线性反演 问题，对所述正则化因子进行一维线性搜索；
[0009]基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、模型目标函数 和初始障碍参数；
[0010]采用共轭梯度法获取所述模型目标函数的下降方向；
[0011]确定所述模型目标函数下降的步长，更新所述模型；
[0012]更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、所述模型目标函数 和障碍函数；
[0013]在满足目标条件的情况下，获取磁化率向量，作为重、磁测数据 三维反演的结果。
[0014]优选地，在剩磁不大于所述预设阈值的情况下，所述灵敏度矩阵 是基于磁化方向获得的。
[0015]优选地，在剩磁大于所述预设阈值的情况下，所述灵敏度矩阵包 括基于磁异常矢量的三个分量正演的三个灵敏度矩阵。
[0016]优选地，所述基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、 模型目标函数和初始障碍参数，包括：
[0017]基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、模型目标函数、 初始障碍参数和雅可比矩阵；
[0018]相应地，所述更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、所述 模型目标函数和障
碍函数，包括：
[0019]更新迭代次数、所述雅可比矩阵、障碍参数、所述数据拟合差、 所述模型目标函数和障碍函数。
[0020]优选地，所述更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、所述 模型目标函数和障碍函数之后，还包括：
[0021]在不满足目标条件的情况下，采用共轭梯度法重新获取所述模型 目标函数的下降方向。
[0022]优选地，矩阵运算是基于AVX矢量计算方法实现的。
[0023]优选地，重、磁测数据三维反演方法还包括：
[0024]在所述模型未发生变化的情况下，复用所述灵敏度矩阵。
[0025]本专利技术还提供一种重、磁测数据三维反演装置，包括：
[0026]矩阵获取模块，用于基于磁测数据，计算灵敏度矩阵、数据加权 矩阵和深度加权矩阵，并对所述灵敏度矩阵和数据向量进行规格化处 理；
[0027]模型加权模块，用于计算模型加权矩阵并按照稀疏格式存储；
[0028]线性搜索模块，用于基于预设的初始的正则化因子，求解不包含 正约束时的线性反演问题，对所述正则化因子进行一维线性搜索；
[0029]参数获取模块，用于基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟 合差、模型目标函数和初始障碍参数；
[0030]方向获取模块，用于采用共轭梯度法获取所述模型目标函数的下 降方向；
[0031]模型更新模块，用于确定所述模型目标函数下降的步长，更新所 述模型；
[0032]参数更新模块，用于更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、 所述模型目标函数和障碍函数；
[0033]向量获取模块，用于在满足目标条件的情况下，获取磁化率向量， 作为重、磁测数据三维反演的结果。
[0034]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储 器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时 实现如上述任一种所述的重、磁测数据三维反演方法的步骤。
[0035]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的重、 磁测数据三维反演方法的步骤。
[0036]本专利技术提供的重、磁测数据三维反演方法及装置，能够更快速、 方便的进行磁测数据的三维反演，在大规模数据的情况下，能减少三 维反演的耗时，可以更好地进行实际应用。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见 地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术 人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得 其他的附图。
[0038]图1是本专利技术提供的磁测数据三维反演方法的流程示意图；
[0039]图2是本专利技术提供的磁测数据三维反演装置的结构示意图；
[0040]图3是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发 明中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0042]在专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定， 术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接， 也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电 连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个 元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理 解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0043]由于重力和磁测数据三维反演方法及装置原理相同，下面仅以磁 测数据三维反演方法及装置为例进行说明。
[0044]图1是本专利技术提供的磁测数据三维反演方法的流程示意图。下面 结合图1描述本专利技术的磁测数据三维反演方法。如图1所示，该方法 包括：步骤101、基于磁测数据，计算灵敏度矩阵、数据加权矩阵 W
d
和深度加权矩阵Z，并对灵敏度矩阵和数据向量d进行规格化处 理；
[0045]步骤102、计算模型加权矩阵并按照稀疏格式存储；
[0046]步骤103、基于预设的初始的正则化因子μ，求解不包含正约束 时的线性反演问题，对正则化因子进行一维线性搜索；
[0047]步骤104、基于预设的初始的模型m本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种重、磁测数据三维反演方法，其特征在于，包括：基于重、磁测数据，计算灵敏度矩阵、数据加权矩阵和深度加权矩阵，并对所述灵敏度矩阵和数据向量进行规格化处理；计算模型加权矩阵并按照稀疏格式存储；基于预设的初始的正则化因子，求解不包含正约束时的线性反演问题，对所述正则化因子进行一维线性搜索；基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、模型目标函数和初始障碍参数；采用共轭梯度法获取所述模型目标函数的下降方向；确定所述模型目标函数下降的步长，更新所述模型；更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、所述模型目标函数和障碍函数；在满足目标条件的情况下，获取目标向量，作为重、磁测数据三维反演的结果；其中，所述重、磁测数据包括重力数据或磁测数据；在所述重、磁测数据为重力数据的情况下，所述目标向量为密度向量；在所述重、磁测数据为磁测数据的情况下，所述目标向量为磁化率向量。2.根据权利要求1所述的重、磁测数据三维反演方法，其特征在于，在剩磁不大于所述预设阈值的情况下，所述灵敏度矩阵是基于磁化方向获得的。3.根据权利要求1所述的重、磁测数据三维反演方法，其特征在于，在剩磁大于所述预设阈值的情况下，所述灵敏度矩阵包括基于磁异常矢量的三个分量正演的三个灵敏度矩阵。4.根据权利要求3所述的重、磁测数据三维反演方法，其特征在于，所述基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、模型目标函数和初始障碍参数，包括：基于预设的初始的模型，计算初始的数据拟合差、模型目标函数、初始障碍参数和雅可比矩阵；相应地，所述更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、所述模型目标函数和障碍函数，包括：更新迭代次数、所述雅可比矩阵、障碍参数、所述数据拟合差、所述模型目标函数和障碍函数。5.根据权利要求1所述的重、磁测数据三维反演方法，其特征在于，所述更新迭代次数、障碍参数、所述数据拟合差、所述模型目标函数和障碍函数之后，还...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫浩飞，董华，罗锋，王林飞，李行素，
申请(专利权)人：中国自然资源航空物探遥感中心，
类型：发明
国别省市：