【摘 要】
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采用基于模型灵敏度信息的非结构化自适应网格算法生成面向反演需求的高质量网格,并进一步开展直流电阻率三维反演研究。模型灵敏度作为地下模型改变量对观测数据集总体响应
【机 构】
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东华理工大学地球物理与测控技术学院,中南大学地球科学与信息物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“基于最小梯度结构的2.5维CSAMT场分量灵敏度控制正则化聚焦反演”(41304055)和“有限长接地线源频谱激电2.5维复电阻率反演”(41304056)联合资助
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采用基于模型灵敏度信息的非结构化自适应网格算法生成面向反演需求的高质量网格,并进一步开展直流电阻率三维反演研究。模型灵敏度作为地下模型改变量对观测数据集总体响应的度量,以其为依据进行网格优化,可生成高质量网格,以降低反演对模型正则化约束的依赖性,提高反演效果。反演采用四面体单元构造基于最小结构的正则化反演目标函数,通过高斯-牛顿法优化求解,采用稳定双共轭梯度法求解高斯-牛顿方程,实现了三维直流电阻率法的稳定反演。最后,理论与实测数据反演证明了本文方法的有效性。
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