[发明专利]一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法

权利要求书

1.一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)将连续采集获取的电阻/电位差/视电阻率数据构成具有顺序时间序列的多组完整数据集合；

(2)将采集的完整数据集均分为多份，对拆分后的小份数据进行重组，得到重组数据集；

(3)构造基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演目标函数；

(4)基于四维电阻率反演目标函数，选取合适的数据权重矩阵，对反演目标函数求最小值，构造基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方程，求解模型参数增量向量，迭代反演后获得最终反演结果；

(5)采集新数据后，重复步骤(2)～(4)。

2.如权利要求1所述的一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：所述步骤(1)中，对某区域进行监测，连续进行数据采集，使用一定电极排列，对AB两点供电，测量MN的电位差，除以此时的供电电流，计算装置系数，即可获得电阻/电位差/视电阻率数据。

3.如权利要求1所述的一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：所述步骤(2)中，对拆分后的小份数据进行重组，将任意相邻的多份数据重新组合为新的完整数据集，称为重组数据集。

4.如权利要求1所述的一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：所述步骤(2)中，取重组数据集用于反演，用DR^k表示，其中，k＝1,2,…,Nk，则新的数据集合为DR＝(DR¹,DR²,…,DR^Nk)^T，Nk表示用于同时反演的重组数据集的个数。

5.如权利要求1所述的一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：

所述步骤(3)中，目标函数如下所示：

Φ＝||e^TW_d^TW_de||²+λψ+μΓ

等式右端第一项是数据误差项，W_d为数据权重矩阵，e是实际观测数据与理论观测数据的差值向量，第二项是模型光滑约束项，第三项即时间光滑约束项，其中ψ、Γ分别为空间和时间上相应的目标函数，λ和μ用于调节空间和时间模型光滑约束对目标函数影响的权重。

6.如权利要求5所述的一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：数据误差项中，e＝DR-(G(M)+JΔM)，其中，DR为实际观测数据，G表示正演过程，M^k，k＝1,2,…,Nk是一组模型参数，与DR^k一一对应，M＝[M¹,...,M^Nk]^T，ΔM是M在迭代中的模型参数增量向量，J为敏感度矩阵的扩展，J＝diag[J¹,J²,...,J^Nk],J^k为单个模型的敏感度矩阵，与M^k一一对应，k＝1,2,…,Nk，。

7.如权利要求6所述的一种基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方法，其特征是：所述步骤(4)中，基于动态调整数据权重值的四维电阻率反演方程如下：

(J^TW_d^TW_dJ+λC^TC+μC_T^TC_T)ΔM＝{J^TW_d^TW_d(DR-G(M))-μC_T^TC_TM}

其中C为空间光滑度矩阵，C_T为时间光滑度矩阵。