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双参数混合正则化方法及在电导率反演成像中的应用
  • ISSN号:0001-5733
  • 期刊名称:《地球物理学报》
  • 时间:0
  • 分类:P631[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]复旦大学数学科学学院,上海200433, [2]成都理工大学数学地质四川省高校重点实验室,成都610059, [3]牛津大学应用数学计算中心,牛津, [4]成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,地球探测与信息技术教育部重点实验室,成都610059
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40574032,10926177,10826104)和数学地质四川省高校重点实验室开放基金(SCSXDZ2009011)联合资助.
中文摘要:

通过引入带有二阶正则算子的正则化项,建立了一种双参数混合正则化方法.为确定最佳正则化参数,这里主要应用L一曲线法、偏差原理和广义交叉校验准则的优化组合来确定.首先对理论模型进行了数值模拟,通过与截断奇异值分解法、共轭梯度法及标准Tikhonov正则化法的结果比较,表明该方法不仅精度高,而且对于数据的随机扰动具有稳定性.然后将此方法应用于对电导率反演成像的计算中,得到的电导率反演成像精确细致可靠,也符合实际情况.这表明该方法求僻地球物理反问题时,在增强反演的稳定性及减少多解性的同时,还能进一步提高反演计算速度.

英文摘要:

This paper presents a dual-parameter regularization method with two parameters by introducing a regularization term with a second order regularization operator. The optimal value of the regularization parameter is determined by applying the L-curve criterion, discrepancy principle, and generalized cross-validation. The validity and superiority of the proposed method is verified by numerical simulations of the theoretical model with Truncated Singular Value Decomposition, Conjugate Gradient, and Standard-form Tikhonov Regularization. The results are of very high precision and confirm the stability of the method against random data noises. Finally, we apply the proposed method conductivity imaging. The imaging results imaging quality and fidelity. This further inversion problems, the proposed method multiplicity of solutions, and performs faster to geophysical inversion problems in electrical conclude that the proposed method improves the validates that, when it is applied to geophysical improves the stability of inversion, reduces the computations.

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期刊信息
  • 《地球物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国地球物理学会 中国科学院地质与地球物理研究所
  • 主编:刘光鼎
  • 地址:北京9825信箱
  • 邮编:100029
  • 邮箱:actageop@mail.igcas.ac.cn
  • 电话:010-82998105
  • 国际标准刊号:ISSN:0001-5733
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2074/P
  • 邮发代号:2-571
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,第二届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国地质文献预评数据库,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),美国石油文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:31618