CN110058317B - 航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法 - Google Patents
航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110058317B CN110058317B CN201910389410.2A CN201910389410A CN110058317B CN 110058317 B CN110058317 B CN 110058317B CN 201910389410 A CN201910389410 A CN 201910389410A CN 110058317 B CN110058317 B CN 110058317B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- inversion
- data
- aerial
- transient electromagnetic
- aviation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 title claims abstract description 82
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 19
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 12
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/38—Processing data, e.g. for analysis, for interpretation, for correction
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，属于地球物理勘探技术领域，包括以下步骤：a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理；b、将电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；c、构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；d、获得地下介质的视电导率和视深度；e、构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；f、进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演；g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果。本发明能够为大面积区域的航空地球物理勘探提供精度更高的反演解释结果，以提高综合勘探效率。
Description
技术领域
本发明涉及到地球物理勘探技术领域，尤其涉及一种航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法。
背景技术
航空地球物理是利用飞机平台搭载地球物理勘探设备，在空中进行观测的地球物理勘探技术，具有探测面积大、速度快、相对成本低等优点。在戈壁、海域、高山和森林覆盖等地面人员很难进行勘查作业的复杂区域，航空地球物理勘探能取得较好的勘探效果。
航空瞬变电磁法(Transient electromagnetic method,TEM)是航空地球物理中使用较多，也是发展较快的一种勘探方法，进入21世纪的十几年，航空TEM在观测仪器和数据处理与反演解释方法等方面都取得了巨大的进步，已经广泛应用于矿产资源勘查、地质填图、油气勘查、水资源勘查和环境监测等领域。然而，航空TEM的勘探深度较浅，有效勘探深度在300米左右。
航空大地电磁法(Magnetotelluric,MT)是以天然电磁场为场源，通过飞机搭载接收线圈观测电磁场的垂直分量，并以地面基准点的水平分量为参考的一种航空地球物理方法。航空MT具有勘探深度大的优点，能很好的反映出地下深部异常体的电性结构，但是航空MT在浅部的探测分辨率较低，很难反映出地下浅部介质的分布情况。
现有的航空TEM勘探深度较低和航空MT浅部探测分辨率较低的问题限制了航空TEM和航空MT数据的有效解释。
公开号为CN 106338774A，公开日为2017年01月18日的中国专利文献公开了一种基于电导率-深度成像的时间域航空电磁数据反演方法，其特征在于包括如下步骤：(1)根据均匀半空间地电模型的电导率和各时间道的电磁响应值建立均匀半空间地电模型电磁响应与电导率之间的函数关系表；(2)将待解释的地电模型的时间域航空电磁正演模拟数据代入步骤(1)中所述的函数关系表中，获得待解释地电模型各时间道电磁响应对应的视电导率；(3)将视电导率代入深度转换公式中计算各时间道对应的成像视深度；(4)由视电导率和视深度构建初始模型，计算初始模型的理论电磁响应值；(5)将初始模型理论电磁响应值进行反演，并计算初始模型的理论电磁响应值与反演数据之间的误差；(6)判断误差是否满足收敛条件，如果满足则反演结束，否则修正模型参数，判断修正后模型的理论电磁响应值与其反演数据之间的误差是否满足收敛条件，如果满足则反演结束，否则继续修正模型参数，直至达到预期设定的收敛条件；(7)输出反演结果。
该专利文献公开的基于电导率-深度成像的时间域航空电磁数据反演方法，勘探深度较浅，不能获得深部地下介质的电性分布结构，无法为航空地球物理勘探提供精度更高的反演解释结果。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，本发明不仅能够解决航空TEM勘探深度较浅，不能获得地下介质深部电性分布的问题，而且能够解决航空MT在浅部的分辨能力较低的问题，从而为大面积区域的航空地球物理勘探提供精度更高的反演解释结果，以提高综合勘探效率。
本发明通过下述技术方案实现：
航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；
Φ(m)＝(d-F(m))TV-1(d-F(m))+λmTLTLm 式1
其中，λ为正则化因子；V为与误差向量e有关的协方差矩阵；L为与模型参数m相关的二维微分矩阵；d为观测数据；F(m)为正演数值模拟值；m为模型参数向量；T为矩阵的转置；
b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；
c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；
d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；
e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；
f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；
其中，Φd为数据拟合项；
为参考模型约束项；
为垂直模型粗糙度约束项；λ为总体正则化因子；αr为控制参考模型约束项对应权重的权重因子；αs为垂直模型粗糙度约束项对应权重的权重因子；
g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果。
所述步骤f中，参考模型约束项是指采用航空大地电磁数据反演结果通过插值构建的参考模型对航空瞬变电磁数据反演中深部电性结构进行约束。
所述参考模型约束项通过式3计算获得；
Φr m＝[mref-m]TWr[mref-m] 式3
其中，
为参考模型约束项；mref为参考模型对应的模型参数；m为模型参数；T为各层的厚度；Wr为一个Np×Np的对角矩阵；Np为未知模型参数的个数；Np＝2Nl-1；Nl为层状模型的层数。
本发明的有益效果主要表现在以下方面：
1、本发明，“a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果”，作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，通过将航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据进行联合反演，不仅能够解决航空TEM勘探深度较浅，不能获得地下介质深部电性分布的问题，而且能够解决航空MT在浅部的分辨能力较低的问题，从而为大面积区域的航空地球物理勘探提供精度更高的反演解释结果，以提高综合勘探效率。
2、本发明，较公开号为CN 106338774A，公开日为2017年01月18日的中国专利文献而言，联合了航空大地电磁数据反演，将其反演结果作为航空瞬变电磁数据反演的参考模型，因此能克服航空瞬变电磁勘探深度低的问题，从而获得地下深部介质的电性结构。
3、本发明，步骤f中，参考模型约束项是指采用航空大地电磁数据反演结果通过插值构建的参考模型对航空瞬变电磁数据反演中深部电性结构进行约束，使得反演结果中不仅包含航空瞬变电磁反演得到的浅部电性信息，同时还保留了航空大地电磁反演得到深部电性信息，利于提高反演解释结果的精度。
附图说明
下面将结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步的具体说明：
图1为本发明的流程框图；
图2为具体实例中的二维地电模型示意图；
图3为单独的航空大地电磁二维非线性共轭梯度反演电阻率剖面结果示意图；
图4为单独的航空瞬变电磁一维反演电阻率剖面结果示意图；
图5为航空瞬变电磁和航空大地电磁联合反演的电阻率剖面结果示意图。
具体实施方式
实施例1
航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，包括以下步骤：
a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；
Φ(m)＝(d-F(m))TV-1(d-F(m))+λmTLTLm 式1
其中，λ为正则化因子；V为与误差向量e有关的协方差矩阵；L为与模型参数m相关的二维微分矩阵；d为观测数据；F(m)为正演数值模拟值；m为模型参数向量；T为矩阵的转置；
b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；
c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；
d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；
e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；
f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；
其中，Φd为数据拟合项；
为参考模型约束项；
为垂直模型粗糙度约束项；λ为总体正则化因子；αr为控制参考模型约束项对应权重的权重因子；αs为垂直模型粗糙度约束项对应权重的权重因子；
g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果。
“a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果”，作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，通过将航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据进行联合反演，不仅能够解决航空TEM勘探深度较浅，不能获得地下介质深部电性分布的问题，而且能够解决航空MT在浅部的分辨能力较低的问题，从而为大面积区域的航空地球物理勘探提供精度更高的反演解释结果，以提高综合勘探效率。
实施例2
航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，包括以下步骤：
a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；
Φ(m)＝(d-F(m))TV-1(d-F(m))+λmTLTLm 式1
其中，λ为正则化因子；V为与误差向量e有关的协方差矩阵；L为与模型参数m相关的二维微分矩阵；d为观测数据；F(m)为正演数值模拟值；m为模型参数向量；T为矩阵的转置；
b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；
c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；
d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；
e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；
f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；
其中，Φd为数据拟合项；
为参考模型约束项；
为垂直模型粗糙度约束项；λ为总体正则化因子；αr为控制参考模型约束项对应权重的权重因子；αs为垂直模型粗糙度约束项对应权重的权重因子；
g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果。
所述步骤f中，参考模型约束项是指采用航空大地电磁数据反演结果通过插值构建的参考模型对航空瞬变电磁数据反演中深部电性结构进行约束。
较公开号为CN 106338774A，公开日为2017年01月18日的中国专利文献而言，联合了航空大地电磁数据反演，将其反演结果作为航空瞬变电磁数据反演的参考模型，因此能克服航空瞬变电磁勘探深度低的问题，从而获得地下深部介质的电性结构。
实施例3
航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，包括以下步骤：
a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；
Φ(m)＝(d-F(m))TV-1(d-F(m))+λmTLTLm 式1
其中，λ为正则化因子；V为与误差向量e有关的协方差矩阵；L为与模型参数m相关的二维微分矩阵；d为观测数据；F(m)为正演数值模拟值；m为模型参数向量；T为矩阵的转置；
b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；
c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；
d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；
e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；
f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；
其中，Φd为数据拟合项；
为参考模型约束项；
为垂直模型粗糙度约束项；λ为总体正则化因子；αr为控制参考模型约束项对应权重的权重因子；αs为垂直模型粗糙度约束项对应权重的权重因子；
g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果。
所述步骤f中，参考模型约束项是指采用航空大地电磁数据反演结果通过插值构建的参考模型对航空瞬变电磁数据反演中深部电性结构进行约束。
所述参考模型约束项通过式3计算获得；
其中，
为参考模型约束项；mref为参考模型对应的模型参数；m为模型参数；T为各层的厚度；Wr为一个Np×Np的对角矩阵；Np为未知模型参数的个数；Np＝2Nl-1；Nl为层状模型的层数。
“a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果”，作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，通过将航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据进行联合反演，不仅能够解决航空TEM勘探深度较浅，不能获得地下介质深部电性分布的问题，而且能够解决航空MT在浅部的分辨能力较低的问题，从而为大面积区域的航空地球物理勘探提供精度更高的反演解释结果，以提高综合勘探效率。
步骤f中，参考模型约束项是指采用航空大地电磁数据反演结果通过插值构建的参考模型对航空瞬变电磁数据反演中深部电性结构进行约束，使得反演结果中不仅包含航空瞬变电磁反演得到的浅部电性信息，同时还保留了航空大地电磁反演得到深部电性信息，利于提高反演解释结果的精度。
具体实例
参见图1，本发明的工作流程，包括如下步骤：
S1、为了既能体现浅部地下介质结构的变化，又能反映出深部地下异常体的分布情况，设计一个如图2所示的二维地电模型，其中背景围岩的电阻率为1000Ω·m，在距地表100m深处是厚度为100m、电阻率为200Ω·m的电阻层；在距地表600m处分别放置300m×300m、600m×500m的电阻率为10Ω·m的两个异常体；
S2、假设在飞机飞行测量时飞行状态平稳，发射和接收线圈在飞行过程中姿态正常，并保持不变，线圈高度为30m；利用正演模拟算法分别计算出图2所述的二维地电模型的航空瞬变电磁响应值和航空大地电磁的倾子数据；
S3、对S2中正演模拟的航空大地电磁倾子数据进行二维非线性共轭梯度反演处理，获得一个二维的电阻率剖面结果，如图3所示；
S4、将图3的电阻率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化插值，形成一个规则的电导率网格数据；
S5、根据电导率网格数据和航空瞬变电磁一维反演参考模型的层数，将航空大地电磁的二维反演结果转换为航空瞬变电磁一维反演的参考模型；
S6、对S2中正演模拟的航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得视电导率σa和视深度da，并构建航空瞬变电磁一维反演的初始模型，初始模型各层厚度Ti和电导率σi的计算公式分别为：
其中：n为初始模型的层数；
S7、采用航空大地电磁数据反演结果构建的参考模型和航空瞬变电磁数据电导率-深度成像结果构建的初始模型进行约束，对S2中正演模拟的航空瞬变电磁数据进行一维组合正则化约束反演，反演的目标函数为：
将航空瞬变电磁数据反演结果中电导率取倒数转换为电阻率进行成图，图4示出的是没有采用航空大地电磁数据反演结果作为参考模型的航空瞬变电磁数据反演结果；图5示出的是采用航空大地电磁数据反演结果作为参考模型的联合反演结果；
S8、根据反演结果进行分析：
从图3可以看出，单独的航空大地电磁反演结果能反映出深部的两个异常体，但是对浅部层状地层几乎没有反映；
从图4可以看出，单独的航空瞬变电磁反演结果对浅部的层状地层有较好的反映，但深部两个低阻异常体几乎没有体现出来；
从图5可以看出，联合反演的结果相对单独的航空瞬变电磁和航空大地电磁反演结果都要好，不仅能反映出浅部的层状地层，而且对深部的两个异常体也有较好的反映，两个低阻异常体的电阻率和真实模型基本一致。
具体实例说明：本发明提供的航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据的联合反演方法能够有效地提高大面积区域航空地球物理勘探的综合解释精度。
Claims (3)
1.航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、采用非线性共轭梯度反演法对航空大地电磁数据进行二维反演处理，获得一个二维的电导率剖面结果，反演的目标函数通过式1获得；
其中，λ为正则化因子；V为与误差向量e有关的协方差矩阵；L为与模型参数m相关的二维微分矩阵；d为观测数据；F(m)为正演数值模拟值；m为模型参数向量；T为矩阵的转置；
b、将二维的电导率剖面结果中的电阻率取倒数转换为电导率，并进行网格化形成规则的电导率网格数据；
c、根据电导率网格数据构建航空瞬变电磁数据一维反演的参考模型；
d、对航空瞬变电磁数据进行电导率-深度成像处理，获得地下介质的视电导率和视深度；
e、根据地下介质的视电导率和视深度构建航空瞬变电磁数据一维反演的初始模型；
f、采用步骤c中构建的参考模型和步骤e中构建的初始模型进行约束，完成航空瞬变电磁数据的一维组合正则化约束反演，反演的目标函数通过式2获得；
其中，
为数据拟合项；
为参考模型约束项；
为垂直模型粗糙度约束项；λ为总体正则化因子；
为控制参考模型约束项对应权重的权重因子；
为垂直模型粗糙度约束项对应权重的权重因子；
g、输出航空瞬变电磁和航空大地电磁联合解释的反演结果。
2.根据权利要求1所述的航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，其特征在于：所述步骤f中，参考模型约束项是指采用航空大地电磁数据反演结果通过插值构建的参考模型对航空瞬变电磁数据反演中深部电性结构进行约束。
3.根据权利要求1所述的航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法，其特征在于：所述参考模型约束项通过式3计算获得；
其中，
为参考模型约束项；
为参考模型对应的模型参数；m为模型参数；T为矩阵的转置；W r 为一个Np×Np的对角矩阵；Np为未知模型参数的个数；Np = 2Nl -1；Nl为层状模型的层数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910389410.2A CN110058317B (zh) | 2019-05-10 | 2019-05-10 | 航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910389410.2A CN110058317B (zh) | 2019-05-10 | 2019-05-10 | 航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110058317A CN110058317A (zh) | 2019-07-26 |
| CN110058317B true CN110058317B (zh) | 2020-09-08 |
Family
ID=67322848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910389410.2A Active CN110058317B (zh) | 2019-05-10 | 2019-05-10 | 航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110058317B (zh) |
Families Citing this family (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110989002B (zh) * | 2019-11-07 | 2021-01-05 | 吉林大学 | 地空时域电磁系统浅部低阻异常体数据解释方法 |
| CN111694060A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-09-22 | 东华理工大学 | 基于footprint技术的多道瞬变电磁反演方法、瞬变电磁勘测装置 |
| CN111522069B (zh) * | 2020-05-15 | 2022-12-23 | 核工业航测遥感中心 | 玄武岩覆盖区玄武岩通道解释方法 |
| CN111474594B (zh) * | 2020-05-27 | 2021-08-17 | 长安大学 | 一种三维时间域航空电磁快速反演方法 |
| CN112308206B (zh) * | 2020-09-14 | 2022-07-22 | 清华大学 | 基于深度学习的大地电磁-地震波初至时联合反演方法 |
| CN112949134B (zh) * | 2021-03-09 | 2022-06-14 | 吉林大学 | 基于非结构有限元方法的地-井瞬变电磁反演方法 |
| CN113176617A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-27 | 中煤科工集团西安研究院有限公司 | 一种沉积地层瞬变电磁多参数约束反演成像方法 |
| CN113266335B (zh) * | 2021-03-19 | 2022-06-21 | 吉林大学 | 一种基于最小二乘算法的航空电磁数据系统辨识的优化方法 |
| CN113552637B (zh) * | 2021-07-30 | 2023-11-14 | 中国自然资源航空物探遥感中心 | 一种航空-地面-井中磁异常数据协同三维反演方法 |
| CN113807020B (zh) * | 2021-09-28 | 2023-04-07 | 成都理工大学 | 基于深度学习约束的大地电磁反演方法 |
| CN114019570B (zh) * | 2021-11-02 | 2024-04-05 | 中煤科工集团西安研究院有限公司 | 一种天地孔协同一体的瞬变电磁探测采空区的方法 |
| CN116106978A (zh) * | 2021-11-09 | 2023-05-12 | 中国石油化工股份有限公司 | 广域电磁深度约束反演成像方法、电子设备和存储介质 |
| CN114488327B (zh) * | 2021-12-27 | 2022-11-01 | 成都理工大学 | 基于地面基点的水平磁场与井中垂直磁场联合测量方法 |
| CN114781254B (zh) * | 2022-04-14 | 2023-04-18 | 成都理工大学 | 一种电磁法勘探反演模型的构建方法、装置及存储介质 |
| CN115047530B (zh) * | 2022-06-15 | 2024-11-22 | 吉林建筑大学 | 基于一维反演的地空瞬变电磁数据三维频率域解释方法 |
| CN115201926B (zh) * | 2022-06-29 | 2023-04-25 | 中铁二院工程集团有限责任公司 | 基于航空电磁联合反演技术的深大断裂解译方法及系统 |
| CN115113286B (zh) * | 2022-07-06 | 2023-09-15 | 长江大学 | 基于多分量频率域航空电磁数据融合三维反演方法 |
| CN116047614B (zh) * | 2022-12-20 | 2023-10-24 | 成都理工大学 | 基于模型空间约束的半航空瞬变电磁数据正则化牛顿反演方法 |
| CN116027441B (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-30 | 四川省冶勘设计集团有限公司 | 一种航空移动mt弱信号三分量接收装置及控制方法 |
| CN117607975B (zh) * | 2023-12-07 | 2025-04-04 | 成都理工大学 | 基于点云技术解耦非结构正反演网格的三维电磁反演方法 |
| CN118534551B (zh) * | 2024-05-10 | 2025-05-13 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 一种三维航空瞬变电磁激电参数的差异度约束反演方法 |
| CN118295036A (zh) * | 2024-06-05 | 2024-07-05 | 吉林大学 | 基于正则扩展卡尔曼滤波的航空瞬变电磁法快速反演方法 |
| CN118465853B (zh) * | 2024-07-15 | 2024-10-22 | 吉林大学 | 基于长短期记忆网络的航空瞬变电磁二维反演方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008029420A1 (en) * | 2006-09-04 | 2008-03-13 | Geosystem S.R.L. | Method for building velocity models for pre-stack depth migration via the simultaneous joint inversion of seismic, gravity and magnetotelluric data |
| CN104280782B (zh) * | 2013-07-12 | 2017-02-15 | 中国石油天然气集团公司 | 时频电磁和大地电磁数据的一维联合反演方法 |
| CN104360404A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-02-18 | 中国科学院电子学研究所 | 基于不同约束条件的大地电磁正则化反演方法 |
| US10310138B2 (en) * | 2015-09-15 | 2019-06-04 | Exxonmobil Upstream Research Company | Accelerated Occam inversion using model remapping and Jacobian matrix decomposition |
| CN109188536B (zh) * | 2018-09-20 | 2020-06-05 | 成都理工大学 | 基于深度学习的时频电磁与大地电磁联合反演方法 |
-
2019
- 2019-05-10 CN CN201910389410.2A patent/CN110058317B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110058317A (zh) | 2019-07-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110058317B (zh) | 航空瞬变电磁数据和航空大地电磁数据联合反演方法 | |
| Grayver et al. | 3D inversion and resolution analysis of land-based CSEM data from the Ketzin CO 2 storage formation | |
| Key et al. | Adaptive finite-element modeling using unstructured grids: The 2D magnetotelluric example | |
| Beggan et al. | Prediction of extreme geomagnetically induced currents in the UK high‐voltage network | |
| Shi et al. | Dimensional analysis of observed structures using multipoint magnetic field measurements: Application to Cluster | |
| Pilkington | Analysis of gravity gradiometer inverse problems using optimal design measures | |
| CN105785455B (zh) | 一种基于b样条插值的二维地面核磁共振反演方法 | |
| Guo et al. | Image-guided regularization of marine electromagnetic inversion | |
| Xue et al. | 3D pseudo‐seismic imaging of transient electromagnetic data–a feasibility study | |
| Boteler | The evolution of Québec earth models used to model geomagnetically induced currents | |
| CN114460654A (zh) | 基于l1l2混合范数的半航空瞬变电磁数据反演方法及装置 | |
| Pardo et al. | Simulations of 3D DC borehole resistivity measurements with a goal-oriented hp finite-element method. Part II: through-casing resistivity instruments | |
| Worzewski et al. | Approximations for the 2-D coast effect on marine magnetotelluric data | |
| Li et al. | Joint inversion for transmitter navigation and seafloor resistivity for frequency-domain marine CSEM data | |
| Yamaya et al. | 3-D resistivity imaging of the supercritical geothermal system in the Sengan geothermal region, NE Japan | |
| Liao et al. | 3-D joint inversion of MT and CSEM data for imaging a high-temperature geothermal system in Yanggao Region, Shanxi Province, China | |
| WO2025086906A1 (zh) | 一种基于缪子探测技术的岩土工程安全监测方法 | |
| Zhang et al. | 3D inversion of large-scale frequency-domain airborne electromagnetic data using unstructured local mesh | |
| Droujinine et al. | Feasibility of using full tensor gradient (FTG) data for detection of local lateral density contrasts during reservoir monitoring | |
| Cao et al. | 3D MT anisotropic inversion based on unstructured finite-element method | |
| CN116047614A (zh) | 基于模型空间约束的半航空瞬变电磁数据正则化牛顿反演方法 | |
| Chen et al. | High-resolution quasi-three-dimensional transient electromagnetic imaging method for urban underground space detection | |
| Deng et al. | Forward and inversion approach for direct current resistivity based on an unstructured mesh and its application to tunnel engineering | |
| CN107941194B (zh) | 一种获取和计算工程岩体代表性rqd值的方法 | |
| Fiore Allwardt et al. | Curvature and fracturing based on global positioning system data collected at Sheep Mountain anticline, Wyoming |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Wang Xuben Inventor after: Gao Song Inventor after: Zhao Ning Inventor after: Yu Xiaodong Inventor after: Wang Kunpeng Inventor after: Luo Wei Inventor after: Guo Ming Inventor after: Yang Cong Inventor before: Wang Xuben Inventor before: Zhao Ning Inventor before: Yu Xiaodong Inventor before: Yang Cong |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information |