神经网络在地球物理勘探中的研究进展

神经网络最早可追溯到20世纪40年代,是一种从经验中学习并识别数据中的复杂模式和关系的算法。经过漫长的发展之后,该方法广泛应用于语音识别、计算机视觉、目标检测、金融等领域,并呈现出与其他学科融合的局面。在地球物理领域,相较于传统的方法,神经网络的应用起步较晚。通过学习,神经网络方法能很好地获得输入与输出的复杂关系,该方法在最近十几年得到了快速的发展,是一种更健壮、更快速的方法。为了理清神经网络方法在地球物理中的应用情况和推动该方法在地球物理领域的应用发展,通过最新的文献综述,在介绍神经网络的基本理论和神经网络模型的发展基础上,分析了神经网络在地球物理数据预处理,数据解释(正演、反演等)等方面的应用现状,并探讨了神经网络在地球物理领域的发展趋势。     

一个简单地球物理反演问题浅析

地球物理反演是地球物理问题中一个较为复杂和抽象的问题。首先以一个简单的地震走时反演问题为基础,通过采用不同的方法求解矩阵方程的解,对直接添加先验信息、采用加权约束等处理方法进行了比较,然后针对不同方法的数据分辨矩阵和模型分辨矩阵进行了分析。结果表明,通过增加先验信息或者其他约束方法,改变矩阵方程性态,让参数分辨矩阵接近单位矩阵,往往会获得较好的解。     

辐射计观测模拟系统的设计与研究

基于物理参数反演和卫星数据同化系统的发展需要,设计了一个结合陆面、大气和传感器特征,基于辐射传输模型的辐射计观测数据模拟系统.综合考虑地形、地表异质性、大气等影响,可以直接应用到数据同化系统,进而为校正数据同化模式的静态参教提供基础,同时提高对辐射机理的理解和认识,促进地球物理参数反演.利用该模拟系统,模拟了先进微波扫...     

利用贝叶斯推理估计二维含源对流扩散方程参数

为了克服观测数据的不确定性给参数反演带来的困难,利用贝叶斯推理建立了二维含源对流扩散方程参数估计的数学模型.通过贝叶斯定理,获得了模型参数的后验分布,从而获得反问题的解.对于多参数反演问题,基于数值解计算得到的参数后验分布很难直观地表现出来,采用马尔科夫链蒙特卡罗方法对参数的后验分布进行采样,获得了扩散系数和降解系数的估计值.研究了观测点位置对计算结果的影响;同时研究了似然函数的形式对估计结果的影响,结果表明在异常值可能出现时采用Laplace分布型的似然函数可以获得稳健估计.对不同观测点数目下的估计值进行了对比,认为对于二维稳态对流扩散方程的双参数估计问题,至少需要两个观测点才有可能得到合理的解.     

遗传算法

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来搜索最优解的非线性优化算法．它模拟达尔文的进化论,即生物的进化总是遵循适者生存、优生劣汰的规则。遗传算法用于地球物理反演的基本思想是从模型群体开始搜索,把模型参数用二进制进行编码,将模型空间的点映射到染色体空间的染色体,然后通过选择、交换和变异等遗传操作对模型群体进行繁殖,逐次迭代,在模型参数空间进行群体搜索,最后求取非线性反演问题整体极值所对应的最优解或近似最优解。遗传反演算法利用了生物进化过程和地球物理反演问题求解过程的相似性,开辟了地球物理反演的新途径,是非线性反演算法中一种最常用的算法。遗传算法是一种非线性的全局优化算法,它可避免目标函数梯度类方法的缺点,同时也可明显提高模型参数空间随机搜索的效率。本讲座概要地介绍了遗传算法的基本原理,遗传操作的基本步骤及实现方法,并给出了遗传算法在地球物理资料反演中的实例,最后总结和归纳了遗传算法的特点以及该方法的局限性。     

一种正交向量基结构动力模型修正

针对矩阵修正方法不能保存原模型的连接信息以及计算效率低的缺点,基于多自由度振动和矩阵奇异值分解(SVD)理论,提出了一个具有SVD的模型修正方法．该方法引入矩阵重组技术以及采用SVD理论使未知参数的维数从n×2n降低到1×2n维,因而提高了矩阵修正法的计算效率．在此基础上对修正结果进行矩阵物理化处理,恢复了原模型的连接信息．最后,通过数值算例证明了该方法的有效性与可行性．     

合成孔径雷达积雪参数反演研究进展

积雪是影响辐射平衡、水资源等全球能量与水循环的重要参数,遥感是监测积雪时空分布特征及其变化趋势的重要手段.合成孔径雷达(SAR)以其全天时、全天候能力,成为积雪遥感中重要的研究方向.本文从SAR与积雪的特性、积雪的散射模型、基于强度和相位信息的积雪参数反演等方面,针对SAR积雪参数反演方法的理论、技术进行总结和分析,指出了目前利用SAR数据反演积雪的研究现状和存在的问题,并对未来的研究方向进行了讨论.     

星载SAR测量海洋流场研究进展

多普勒信息是合成孔径雷达(SAR)进行海洋动力遥感的一个重要参数,自从20世纪80年代末就已经开始利用该参数反演海表面动力过程的相关研究.本文重点论述了星载SAR多普勒信息反演海表面流及其应用研究,主要包括SAR干涉测量方法获取海洋流场信息的主要技术手段及研究进展;多普勒频移方法反演表层海洋流场的发展历程及在上层海洋现象(包括地转流、准地转流以及中小尺度过程)中的应用研究;相关的国外重要数据融合计划和研发计划.目前国内在海洋流场的遥感方面还处于起步阶段,重点关注于反演理论和方法,而将反演信息应用于上层海洋动力的研究,还十分缺乏.希望通过本文的综述,为后续在该方向的研究提供借鉴.     

高密度电法中多尺度反演提高深部异常的分辨能力研究

针对高密度电阻率法反演中关于提高深部目标体分辨能力问题进行了探讨。首先对实测视电阻率数据进行第一尺度反演,其次将第一尺度反演的结果进行正演,并将得到的视电阻率值采用＂比值法＂对实测视电阻率数据进行校正,将校正后的视电阻率数据进行第二尺度的反演,得到基本不包含浅部信息二次反演的地电断面,最后采用二次反演得到的地电断面构造＂比值参数＂对第一尺度反演的结果进行修正,得到反映全区域地电信息的反演断面。通过模型计算表明,该方法能有效提高深部异常的分辨能力。     

地球物理线性反演评价准则及分辨力问题的研究

首先归纳和总结了地球物理反向问题的各种准则，然后推导出相应的数据和模型参数的分辨力矩阵，从理论上指出了选择评价准则的一般性原则．认为，加阻尼因子ε的折衰评价准则在观测数据精度不是很高，且结构按矩阵GG^τ条件不很强的情况下，其线性反演效果好，但是，阻尼因子的选择仍然是一个待试验确定的参数．     

基于地震岩石物理的致密砂岩流体预测及研究

在分析研究区气田储层物性的基础上,利用测井资料,展开以地震岩石物理参数分析、弹性阻抗分析、流体替换以及AVO分析为主的叠前储层预测和流体识别.基于储层的岩石物理特征分析,通过运用弹性阻抗反演理论对研究区的地震资料进行分析研究.实践表明,利用岩石的弹性物理参数能够很好地区分砂岩和泥岩,并且能够确定对储层或含气性参数的敏感性,用弹性波阻抗反演方法可得到较为理想的反演结果,而且提取出的岩性参数能够反映出岩性和流体的特征.与传统的波阻抗反演相比,不同角度的弹性阻抗反演具有丰富的信息含量、高分辨率等特点;此方法达到了定量的程度,而且速度快,使得储层预测和流体识别更具有针对性.     

基于经验遗传-单纯形算法和结构物理响应识别结构物理参数的方法

对于复杂的大自由度系统的反演分析,遗传算法每步计算中包含大量的正演分析,成为限制遗传算法运行速度的瓶颈.减少反演分析中的正演计算次数,是扩大遗传算法适用范围的有效途径.经验遗传-单纯形算法正是解决这一问题的有效方法.将该方法应用于时间域实测结构部分的物理响应来识别结构物理参数.结果表明,该方法精度高、搜索效率高、抗噪能力强、对不完全信息情况有很好的适应性.     

正演模拟技术在解释反演中的应用

正演模型将地震模型与地质模型建立起有机的联系,使地震反射特征既具有地球物理意义,又具有明确的地质含义,有效地减少地震解释的多解性。正演模拟技术在地质模型的模拟参数设计及选择,模拟数据的处理以及地震剖面的处理分析解释等过程中,需要多种知识的融合,结合叠后反演技术对于提高该地区的资料处理水平和地质解释反演水平、增强采集处理解释一体化都具有一定的积极意义。     

二维有限元反演法在金矿电法勘探中的应用

给出直流电阻率、激发极化测深法数据的二维有限元反演方法和原理。在模型设计中采用二维双线性变化地质体 ,使反演方法更适于电性参数渐变情况下的矿床赋存条件。并将此方法用于广西高龙金矿电法勘探资料解释中 ,解释结果与已知地质资料基本吻合。由此证明利用双线性模型进行二维反演的有效性及其独特的优点     

基于AutoCAD平台三维可视化规则几何形体磁场反演

可视化技术是用于显示描述和理解地下和地面诸多地质现象的一种技术,广泛应用于地质与地球物理解释。本文介绍了一种基于AutoCAD中VBA平台的规则几何形体重磁场反演技术。该方法通过在三维空间里调整模型参数来使得模型理论磁场值与观测值达到拟合,是一种实用性较强的方法。     

函数型Logistic回归模型研究与应用

作为一种新型高维数据,函数型数据重在研究数据的内在本质而不是外在结构,通过非参数方法将数据拟合为函数型数据以捕捉更多信息.针对响应变量为二分类情形,建立贝叶斯框架下的函数型Logistic回归模型,引入适当的先验信息并利用MCMC算法获得参数的条件后验分布.具体解决流程为:选取由数据驱动的主成分基函数对回归系数函数和回归函数型自变量进行展开,对展开项数进行截断,利用主成分基函数的正交性,将高维数据进行低维表示;再利用Polya-Gamma变换,建立易于获得参数后验的Gibbs抽样算法,从而得到回归函数展开项系数的后验分布.蒙特卡洛模拟结果显示,该方法具有较好的分类性能.将该方法应用于Tecator实际数据,发现其分类效果优于别的方法.     

基于Encom软件的重力三维建模方法研究

地球物理建模是地球物理资料正反演问题的关键环节。二维建模已经不能满足实际需要,三维模拟将发挥更加重要的作用。三维体元模拟具有真实快速的特点,体元三维建模基于2.75D重力建模,其建模思路明确且易于实现。体元三维反演通过反演不同体元的密度参数来实现面积上的正反演拟合,单次的反演难以达到收敛的目的,必须进行多次修正,不断重复反演计算才能达到反演的地下构造和地质体贴近真实的目的。     

地球物理资料非线性反演方法讲座（十一）模拟原子跃迁反演法

模拟原子跃迁反演法源于原子物理学,它模拟了物理学中原子从激发态向基态跃迁的物理过程。模拟原子跃迁反演算法的基本思想是：将地球物理反演理论中的反演目标函数生成目标能级函数,然后通过能级跃迁过程使模拟的系统最终达到系统能级最小值的过程。模拟原子跃迁反演法是利用了地球物理反演问题求解过程与原子中能级跃迁过程的相似性建立的一种新的地球物理反演方法。本讲座概要地介绍了模拟原子跃迁法的基本原理、目标能级化过程、能级跃迁、模型搜索及解的接受准则及模拟原子跃迁法的实现过程,并给出了模拟原子跃迁法对典型测试函数和大地电磁资料反演,最后总结和归纳了模拟原子跃迁法的特点。     

深层感知器结构设计的逐层主成分分析方法

为了解决深层感知器的结构设计问题,提出了一种逐层主成分分析方法.该方法根据训练数据集的分布特点,在适当控制信息损失的条件下,可以有效地确定每层神经元的个数.首先,依据样本维数和标签类数分别确定输入层和输出层神经元的个数;然后,对训练样本集进行主成分分析,利用降维后的维数确定第2层神经元的个数;最后,在确定其他层神经元的个数时,将上一次降维后的样本经过非线性激活函数作用,再进行主成分分析,得到降维后的样本维数即为该层神经元的个数.在MNIST手写字数据集上的实验结果表明:该方法有助于简化深层感知器的结构,在减少参数个数、缩短收敛时间和降低训练难度等方面均具有优越性.     

利用改进模拟退火算法反演甘肃兰州地区地幔转换带导电模型

地磁测深一维反演可以获得地磁台站下方地球深部电导率结构。将改进模拟退火算法应用于地磁测深数据的反演,并将基于反演过程中的所有优质解进行统计分析得到的期望值作为模型最优解。地磁测深合成数据的一维反演测试结果表明:对于无噪声的理论数据,传统模拟退火算法可以恢复出真实的电导率剖面; 存在噪声时,相较传统模拟退火算法,改进模拟退火算法可以有效克服噪声影响,并在噪声低于可接受的水平时,得到非惟一模型参数的可靠估计结果。对兰州台站的实际数据反演结果表明:在地磁测深敏感的深度范围内获得了与前人一致的电导率剖面; 但是在地幔转换带下层,反演得到的电导率偏低。结合岩石物理实验结果,推测兰州地区地幔转换带下层可能是干冷的,周围地区深部地幔柱可能影响不到兰州地区深部热状态。