一维双相介质孔隙率的小波多尺度反演

基于多尺度的思想,将小波多分辨分析和多尺度方法结合，构造了小波多尺度反演方法，并应用于一维双相介质孔隙率的反演.利用小波变换，将原始反问题分解为不同尺度上的一系列子反问题，并按照尺度从粗到细的顺序依次求解.在每一个尺度上，都采用稳定、收敛快的正则化高斯牛顿法求解，次一级尺度上求出的“全局最优解”作为上一级的初始解，依次类推，直到求出原始问题的真正的全局最优解.将小波多尺度方法归结为三种不同算子(分解算子、求解算子、插入算子)的交替应用，给出了小波多尺度反演算法的基本流程图，并推导出当采用Daubechie     

一维双相介质孔隙率的小波多尺度反演

基于多尺度的思想,将小波多分辨分析和多尺度方法结合,构造了小波多尺度反演方法,并应用于一维双相介质孔隙率的反演.利用小波变换,将原始反问题分解为不同尺度上的一系列子反问题,并按照尺度从粗到细的顺序依次求解.在每一个尺度上,都采用稳定、收敛快的正则化高斯牛顿法求解,次一级尺度上求出的“全局最优解”作为上一级的初始解,依次类推,直到求出原始问题的真正的全局最优解.将小波多尺度方法归结为三种不同算子(分解算子、求解算子、插入算子)的交替应用,给出了小波多尺度反演算法的基本流程图,并推导出当采用Daubechie 关键词： 双相介质 反演 小波多尺度方法 孔隙率     

多层高反膜光学常数和厚度的反演

基于精英保留策略的遗传算法具有良好的全局寻优能力和很强的鲁棒性,基于Levenberg-Marquardt 算法的非线性最小二乘法具有快速、高效的局部收敛能力.研究了将这两种算法结合起来求解多层膜光学常数和厚度的可行性和有效性.结果表明:基于两种算法的组合反演算法综合了这两种算法的优点,能以较大的概率、较高的精度找到在实际约束条件下多层膜的光学常数和厚度,特别是在寻找全局最优解方面表现出色.根据全光谱透射拟合法基本原理,应用组合反演算法分别在考虑测量误差与不考虑测量误差两种情况下反演 15 层规整高反膜的光学常数和厚度,得到了较为精确的薄膜参数.模拟实验表明:此组合反演算法可有效地求解多层膜反演问题,在反演多层膜光学常数和厚度方面具有实际的应用价值.     

同伦正则化算法求解多宗量瞬态热传导反问题

以Bregman距离函数作为正则化泛函,建立了多宗量瞬态热传导反演的一种求解模式,可对导热系数和边界条件等进行联合识别.时域上采用精细算法进行离散,并应用同伦算法进行求解.对信息的测量误差和初值选取作了初步探讨,并进行了数值验证.     

基于激光雷达探测的三维风场变分反演算法

基于单部雷达的三维风场精细反演是航空气象学、精准风力资源评估等领域的重要研究问题.为高效、准确地获得小尺度风场的精细三维结构,提出一种基于单部激光雷达探测的三维风场局地/全局变分反演算法.本算法首先在小范围内构建局地变分法用于反演三维风场初值,然后在激光雷达扫描区域内基于全局变分法对初值进行调整.在仿真中对比了本文方法迭代10次和两步变分法收敛后的结果,发现本文方法性能优于两步变分法,在较均匀风场情况下本文算法反演三维风速的均方根误差平均降低1.49 m/s,在不均匀风场情况下平均降低1.19 m/s.仿真结果和外场实验数据分析表明,在激光雷达扫描区域覆盖较大仰角范围的情况下,本文算法可较为快速准确地获得三维风场反演结果,在航空安全、风资源评估等领域具有较好的应用潜力.     

基于自适应差分进化算法的阵列侧向测井快速反演

严格意义上的电测井反演在每一次反演算法迭代过程中都要进行多次正演计算,耗时长,在复杂三维地层模型中电测井数据的实时反演不太可能实现,对现场实时高效处理电测井数据提出了挑战.本文基于径向阶跃介质模型,预先计算正演响应,在反演过程中直接进行线性插值调用,大大节省反演时间.提出一种自适应差分进化算法,将阵列侧向反演问题转化为一种非线性的全局优化问题,通过与经典差分进化算法、马奎特算法进行比较,自适应差分进化算法具备寻优成功率高（90%）、平均迭代次数少（21）、抗噪性好的特点.利用不同侵入条件下的层状介质模型进行算法验证,结果表明改进算法反演的电阻率较视电阻率更加接近储层真实电阻率,可以满足油气藏评价的需要.     

双参数波动方程反问题的数值解法

提出了在微分方程以问题的数值解法中可由一种反问题补充条件时同时反求两个未条参数的观点和方法。并以一维波动方程为例推导了震源和岩性联合反演的详细算法。从概念上突破了传统的一种补充条件只能解一个未知数的反演理论的约束，解决了地震勘探中波动方程反问题的震源未知工测不准的矛盾，缩短了反演理论研究与工程实际应用的间的距离。     

薄膜椭偏测量的自适应混合反演算法

基于梯度的线性反演方法计算效率高,基于随机扰动的模拟退火方法寻找最优解能力强针对薄膜椭偏测量的多极值问题,综合两者的优点,提出一种求解薄膜椭偏测量问题的混合反演算法.模型每次扰动采用线性寻优方法搜寻局部最优解,叠代过程中采用均匀设计的模拟退火方法随机搜寻模型,使该算法有跳出局部最优解的能力,可以在较少的叠代次数内搜寻到全局最优解,从而提高求解薄膜椭偏测量非线性反演方法的计算效率.对反演过程控制参数进行讨论,该算法具有自适应的特点.计算表明,该算法可有效求解薄膜椭偏测量的多极值问题.     

共轭梯度法求解双曲传热多宗量反问题

提出双曲传热反问题热物性参数和边界条件多宗量联合反演的一般数值求解模式,考虑了非均质和分布参数的影响,时域上采用时域精细算法进行离散,建立了便于敏度分析的有限元正演模型.由最小二乘原理建立反演模型,应用共轭梯度法进行求解.探讨了时间步长和测量误差对反演结果的影响,并进行了数值验证.     

基于小波的多极化机载合成孔径雷达海面风向反演

为了实现从合成孔径雷达(SAR)图像本身提取高精度的海面风向信息, 提高SAR海面风场反演精度,研究了多极化机载SAR海面风向反演技术, 借助小波分析相对傅里叶分析和局部梯度更精细的时-频分析能力, 将二维连续小波变换与快速傅里叶变换(FFT)相结合,提出一种新的机载SAR海面风向反演方法. 为验证反演方法的有效性,通过海上同步飞行试验获取多极化机载SAR数据及同步调查船实测风向数据,用于反演试验的数据比对.采用本文提出的方法, 利用多种小波基对机载C波段SAR的同极化和交叉极化数据进行风向反演, 将反演结果与美国国家环境预报中心再分析资料以及调查船实测风向进行比对. 结果表明,本文提出的基于小波分析的海面风向反演方法适用于机载SAR探测数据, 反演精度优于二维FFT法和局部梯度方法;小波基的选择对反演结果影响较大, Mexican-Hat小波基是机载SAR海面风向反演的最优小波基, 且同极化与交叉极化机载SAR数据均可用于海面风向的反演.     

用进化策略方法反演二维弹性波动方程的参数

从材料响应的理论合成与实际测量数据相拟合出发,将二维弹性波动方程的参数反演问题归结为非线性多峰函数的最优化问题.全局最优解的求解采用了进化策略法,并同遗传方法的反演结果进行了比较.数值结果表明,用进化策略方法进行参数反演的精度大大高于用遗传方法进行参数反演的精度,进化策略反演是一种良好的非线性反演方法.     

Interlocked optimization and fast gradient algorithm for a seismic inverse problem

We give a nonlinear inverse method for seismic data recorded in a well from sources at several offsets from the borehole in a 2D acoustic framework. Given the velocity field, approximate values of the impedance are recovered. This is a 2D extension of the 1D inversion of vertical seismic profiles [18]. The inverse problem generates a large scale undetermined ill-conditioned problem. Appropriate regularization terms render the problem well-determined. An interlocked optimization algorithm yields an efficient preconditioning. A gradient algorithm based on the adjoint state method and domain decomposition gives a fast parallel numerical method. For a realistic test case, convergence is attained in an acceptable time with 128 processors.     

An efficient inversion algorithm for atmospheric remote sensing with application to UV limb observations

In this paper we present a retrieval algorithm for atmospheric remote sensing. The algorithm combines Tikhonov regularization and the iteratively regularized Gauss-Newton method and is devoted to the solution of multi-parameter inverse problems with simple bounds on the variables. The basic features of the algorithm: the solution of the bound-constrained minimization problem, the selection of the optimal regularization parameter, the derivation of the global regularization matrix and the characterization of the solution (error analysis) are discussed in detailed. The inversion algorithm is applied to ozone retrieval from SCIAMACHY limb scatter measurements in the ultraviolet spectral range.     

基于拟牛顿法的连铸结晶器热传导反问题求解

在实际的工业过程中,热传导反问题广泛的存在于各个应用领域。由于连铸的生产环境恶劣,给连铸钢坯的测温造成了很大的困难,导致连铸结晶器热传导反问题的求解是很困难的。在研究了热传导反演算法的基础上,基于连铸结晶器的有限的测量点,通过热传导反演算法可以求出结晶器的热流密度,给连铸的优化和控制提供依据。在建立了连铸热传导反问题模型的基础上,提出了基于拟牛顿法的连铸结晶器热传导反问题求解的改进算法,该算法可以有效的利用当前搜索过程中的信息,通过近似目标函数的二阶导数来加快算法的搜索效率,采用了Wolf步长选择规则克服了算法收敛速率慢的缺点,并且该算法无需计算Hessen矩阵,能够有效降低计算的复杂度。实验结果表明该算法能够快速有效的求解该问题。该方法用于连铸结晶器热传导反问题是可行的、有效的。     

基于逆散射理论的地震波速度正则化反演

本文基于逆散射理论利用正则化有限差分对比源反演算法对地震波传播速度进行反演, 该方法是基于波动方程的频率域波形反演算法, 利用非线性共轭梯度法, 通过最小化目标优化函数不断迭代更新速度模型. 由于地球物理反演问题的病态性和不稳定性, 通过基于反演参数总变差的正则化处理, 使反演问题变为良性问题且算法具有较强的抗噪声干扰能力. 反演过程中使用了频率-空间域9点差分正演算子以及PML吸收边界条件. 与其他反演算法相比, 由于背景模型在反演迭代过程中保持不变, 可以避免在每次迭代过程中重新构造正演算子及矩阵分解等相关计算过程, 使得该算法非常适合于大规模三维反演计算. 此外, 本文采用基于MPI的并行计算, 进一步提高了反演计算的效率. 二维CSEG模型反演结果表明该方法可以反演得到高分辨率的地震波速度重建结果, 为地震勘探数据处理及解释提供准确的速度信息.     

Wavelets-regularization method for particle size inversion in photon correlation spectroscopy

For ill-posed inversion problem of photon correlation spectroscopy (PCS), a wavelet-regularization inversion method (WRIM) which combines wavelet multiscale inversion strategy with classical regularization inversion method (CRIM) was proposed. By using this method, the original inversion problem is decomposed into several subproblems on different multiscale spaces. As a result, we can successively obtain solution of original inversion problem according to the particle sizes inverted from the coarsest scale to the finest scale. The simulation and experimental data was respectively inverted by two methods. The inversion results demonstrate that WRIM has better global convergence, higher accuracy and more strong noise immunity than CRIM.     

Adding Prior Information in FWI through Relative Entropy

Full waveform inversion is an advantageous technique for obtaining high-resolution subsurface information. In the petroleum industry, mainly in reservoir characterisation, it is common to use information from wells as previous information to decrease the ambiguity of the obtained results. For this, we propose adding a relative entropy term to the formalism of the full waveform inversion. In this context, entropy will be just a nomenclature for regularisation and will have the role of helping the converge to the global minimum. The application of entropy in inverse problems usually involves formulating the problem, so that it is possible to use statistical concepts. To avoid this step, we propose a deterministic application to the full waveform inversion. We will discuss some aspects of relative entropy and show three different ways of using them to add prior information through entropy in the inverse problem. We use a dynamic weighting scheme to add prior information through entropy. The idea is that the prior information can help to find the path of the global minimum at the beginning of the inversion process. In all cases, the prior information can be incorporated very quickly into the full waveform inversion and lead the inversion to the desired solution. When we include the logarithmic weighting that constitutes entropy to the inverse problem, we will suppress the low-intensity ripples and sharpen the point events. Thus, the addition of entropy relative to full waveform inversion can provide a result with better resolution. In regions where salt is present in the BP 2004 model, we obtained a significant improvement by adding prior information through the relative entropy for synthetic data. We will show that the prior information added through entropy in full-waveform inversion formalism will prove to be a way to avoid local minimums.     

Geoacoustic inversion by mode amplitude perturbation

This paper introduces a perturbative inversion algorithm for determining sea floor acoustic properties, which uses modal amplitudes as input data. Perturbative inverse methods have been used in the past to estimate bottom acoustic properties in sediments, but up to this point these methods have used only the modal eigenvalues as input data. As with previous perturbative inversion methods, the one developed in this paper solves the nonlinear inverse problem using a series of approximate, linear steps. Examples of the method applied to synthetic and experimental data are provided to demonstrate the method's feasibility. Finally, it is shown that modal eigenvalue and amplitude perturbation can be combined into a single inversion algorithm that uses all of the potentially available modal data.