飞机载TEM数据分层反演的正则化策略：应用于加蓬法兰西维尔盆地的VTEM数据
摘要：基于图像电导分布的成像，层状地球倒推的方法实现成百上千公里大数据集解读。针对这个逆问题，可以采用不同的策略。其中一种是利用先验信息避免数学不稳定性，并提供最合理的深度电导模型。为了得到快速而真实的倒推程序，我们测试了三种正则化方法：两种基于标准Tikhonov过程，不仅最小化数据误差函数，还通过附加项限制电导的横向和纵向平滑性；另一种正则化方法是通过改变层的布局来减小核心矩阵的条件数，然后最小化数据误差函数。最后，为了得到更真实的电导分布，特别是去除负电导值，我们建议使用基于电导对数反演的递归滤波器。所有这些方法都在合成和实际数据集上进行了测试。合成数据通过2.5D建模计算得到，用于证明这些方法在数据误差和成像结果的准确性方面具有相等的质量；主要限制在具有尖锐二维几何形态的特殊目标上。实际数据来自法兰西维尔盆地（加蓬）的直升机电磁（TEM）数据，其中使用钻孔电导测井结果展示了倒推模型在大部分区域的准确性，以及在发生强烈横向变化的区域中一些具有偏差的深度。
作者：Julien Guillemoteau (IPGS), Pascal Sailhac (IPGS), Mickael Behaegel (IPGS)
论文ID：1203.6539
分类：Geophysics
分类简称：physics.geo-ph
提交时间：2012-07-17