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基于改進(jìn)Krylov子空間算法的井中激電反演

2012-09-22 06:42:10李長(zhǎng)偉王有學(xué)羅潤(rùn)林
地球物理學(xué)報(bào) 2012年11期
關(guān)鍵詞:點(diǎn)源剖分線性方程組

李長(zhǎng)偉,熊 彬,王有學(xué),羅潤(rùn)林

桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,桂林 541004

1 引 言

井中激發(fā)極化法,簡(jiǎn)稱井中激電,作為在鉆孔中進(jìn)行激發(fā)極化測(cè)量的一種非常有效的地球物理勘探方法,在金屬礦勘探中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用.井中激電反演包括了電阻率和極化率的反演,極化率數(shù)據(jù)的反演可以在電阻率反演的基礎(chǔ)上得到[1-2].有限元法由于其對(duì)復(fù)雜模型的處理能力,在地球物理電磁法模擬中得到廣泛的應(yīng)用[3-7].通過將電位分解成正常電位和異常電位,Coggon[3],Lowry等[8]給出了在正演模擬中能消去源點(diǎn)奇異性影響的異常電位法,Zhao等[9]進(jìn)一步指出正常場(chǎng)的電導(dǎo)率應(yīng)為點(diǎn)源處的電導(dǎo)率取值.借鑒異常電位法的思想,Pidlisecky等[10]在有限體積法的正演模擬中給出了消去邊界效應(yīng)和源點(diǎn)奇異性的右端項(xiàng)校正技術(shù).對(duì)于有限元方程,由于其系數(shù)矩陣的對(duì)稱正定陣性,常采用預(yù)處理共軛梯度法(PCG)求解[11-12].Gauss-Newton法和共軛梯度法是求解反演優(yōu)化問題的常用的方法,結(jié)合Krylov子空間算法,可以不進(jìn)行Jacobian矩陣的存儲(chǔ),直接計(jì)算Jacobian矩陣向量積來(lái)實(shí)現(xiàn)迭代求解[13-14].有限元法不要求規(guī)則的網(wǎng)格剖分,允許采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格來(lái)離散模擬區(qū)域,Rücker等[15-16]采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格實(shí)現(xiàn)三維電阻率有限元正反演,提高了對(duì)復(fù)雜模型的處理能力.

本文在正演模擬時(shí),考慮到井眼影響,采用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格相結(jié)合的方式對(duì)模擬區(qū)域剖分.將右端項(xiàng)校正技術(shù)應(yīng)用到有限元法的正演模擬中以減少邊界效應(yīng)和源點(diǎn)奇異性引起的誤差.Krylov子空間法是求解大型稀疏線性方程組的常用方法.實(shí)際勘探中一般會(huì)采用多個(gè)點(diǎn)源電極布置,對(duì)應(yīng)每個(gè)源電極位置都會(huì)形成一個(gè)有限元方程,從而形成了多個(gè)線性方程組.我們針對(duì)這多個(gè)線性方程組系數(shù)矩陣之間差異不大的特點(diǎn),采用循環(huán)Krylov子空間算法提高多線性方程組的求解效率.反演采用粗網(wǎng)格剖分,用以降低反演問題的自由度和不適定性,正演網(wǎng)格在反演網(wǎng)格的基礎(chǔ)上加密得到,以保證正演的計(jì)算精度.在反演迭代中,用不精確PCG算法近似求解模型修正量方程減少了計(jì)算量.根據(jù)剛度矩陣與電導(dǎo)率向量參數(shù)的線性關(guān)系,進(jìn)一步簡(jiǎn)化了Jacobian矩陣向量積的計(jì)算公式,避免了存儲(chǔ)剛度矩陣對(duì)電導(dǎo)率的顯式求導(dǎo)過程.

2 正演問題

2.1 基本原理

2.1.1 點(diǎn)源場(chǎng)基本原理

地下穩(wěn)恒電流產(chǎn)生的電場(chǎng)滿足下面的微分方程[17]:

我們采用有限元方法進(jìn)行正演模擬,對(duì)無(wú)限區(qū)域做截?cái)嗵幚?,施加人工邊界條件

轉(zhuǎn)化為變分問題[17]

(3)中第一項(xiàng)是體積分項(xiàng),第二項(xiàng)是邊界積分項(xiàng).其中r是點(diǎn)源到邊界的距離,n是邊界外法線方向.

用有限元方法對(duì)問題離散后得到線性方程組

(4)被稱為有限元方程,其中K是離散正演算子,被稱為剛度矩陣,u是節(jié)點(diǎn)電位未知量,eisrc是一個(gè)點(diǎn)源節(jié)點(diǎn)處分量為1,其它分量為0的向量,稱為有限元方程的右端項(xiàng).

2.1.2 視極化率的計(jì)算

用ρ表示電阻率,η表示極化率,ρs表示視電阻率,ηs表示視極化率,Δu,Δu1,Δu2分別表示極化場(chǎng)、一次場(chǎng)、二次場(chǎng)電位.根據(jù)Seigel理論[1],等效電阻率為

視極化率為

在正演時(shí),當(dāng)求得一次場(chǎng)電位后,用等效電阻率代替相應(yīng)的電阻率,再進(jìn)行一次求解,便得到極化場(chǎng)電位,利用(6)式即可求得視極化率.

2.2 網(wǎng)格剖分

結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)排列有序,每個(gè)節(jié)點(diǎn)和鄰點(diǎn)的關(guān)系固定不變,網(wǎng)格生成速度快,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,但是不能方便地進(jìn)行局部網(wǎng)格加密.非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)編號(hào)命名并無(wú)一定規(guī)則,可以靈活地進(jìn)行網(wǎng)格局部加密,能夠有效地減少網(wǎng)格剖分單元.一般來(lái)說(shuō),井眼(直徑為數(shù)十厘米)相對(duì)于整個(gè)剖分區(qū)域很小,對(duì)于這種窄狹區(qū)域,非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格為了保證網(wǎng)格質(zhì)量會(huì)導(dǎo)致大量的對(duì)提高精度意義不大的節(jié)點(diǎn)密集于這些區(qū)域,造成計(jì)算量的浪費(fèi)和生成網(wǎng)格的困難[18].因此在考慮井眼影響時(shí),我們?cè)诰蹍^(qū)域以井為中心采用放射狀結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,在外圍區(qū)域采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格剖分;若不考慮井眼影響時(shí)則對(duì)整個(gè)區(qū)域進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格剖分.網(wǎng)格剖分見圖1.

圖1 網(wǎng)格剖分:井眼區(qū)域(a),外圍區(qū)域(b)Fig.1 Finite element mesh:borehole(a),outside(b)

2.3 有限元方程的右端項(xiàng)校正

在人工截?cái)噙吔缟喜捎茫?)式中的混合邊界條件可在合理的計(jì)算范圍內(nèi)得到較高的正演模擬精度,但仍需要將邊界選取在足夠遠(yuǎn)的地方以減少邊界效應(yīng)的影響.此外,源點(diǎn)奇異性的存在造成源附近的模擬誤差較大,異常電位法可以有效地降低源點(diǎn)奇異性引起的誤差[8].異常電位法得到的有限元方程為

式中us為異常電位,up為正常電位,u=up+us,σp為點(diǎn)源處的電導(dǎo)率值.設(shè)源節(jié)點(diǎn)的編號(hào)為s,若源點(diǎn)附近網(wǎng)格剖分足夠精細(xì),在所有包含點(diǎn)源節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)格單元上有σp-σ=0,K(σp-σ)的第s行和第s列的元素均為0.

(7)式等價(jià)于

與原有限元方程相比,(8)式采用了新的右端項(xiàng),能夠補(bǔ)充正演算子由于邊界取得不夠遠(yuǎn)所丟失的信息,減少邊界效應(yīng)和源點(diǎn)奇異性引起的誤差[10].均勻半空間情況下有限元?jiǎng)偠染仃嘖(σ)為pσp的線性函數(shù),K(σp)up與σp的取值無(wú)關(guān).

2.4 多線性方程組求解技術(shù)

實(shí)際的勘探工作往往涉及到多個(gè)點(diǎn)源電極布置,每一個(gè)點(diǎn)源位置對(duì)應(yīng)不同的有限元方程,則需要求解多個(gè)線性方程組.考察變分問題(3),設(shè)點(diǎn)源個(gè)數(shù)為nsrc,將有限元方程(4)進(jìn)一步寫為

其中K0對(duì)應(yīng)體積分項(xiàng),ΔKj對(duì)應(yīng)第j個(gè)點(diǎn)源的邊界積分項(xiàng).ΔKj是比K稀疏得多的低秩矩陣,將兩項(xiàng)分開并分別進(jìn)行存儲(chǔ),只需要存儲(chǔ)K0和nsrc個(gè)ΔKj,可減少存儲(chǔ)需求.

多線性方程組(9)的系數(shù)矩陣間只存在邊界積分項(xiàng)的不同,相互間差異不大,可以先選擇其中的一個(gè)線性方程組作為種子系統(tǒng)預(yù)先求解,存儲(chǔ)在求解過程中生成的子空間信息,在求解其余線性方程組時(shí),將初始?xì)埩亢退阉鞣较蛟诖俗涌臻g上進(jìn)行投影以加快算法的收斂速度.當(dāng)多線性方程組的右端項(xiàng)靠近,即右端項(xiàng)向量間的夾角小時(shí),算法有更好的收斂效果.由于(9)的右端項(xiàng)向量相互正交.設(shè)第k個(gè)線性方程組被選為種子系統(tǒng),為改善右端項(xiàng)的靠近程度,構(gòu)造一個(gè)新的多線性方程組

其中b0= (1,1,…,1)T是一個(gè)分量全為1的向量,bi= (1,1,…,1,0,1,…,1)T是一個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)電源位置的分量為0,其余分量全為1的向量,方程(10)和(9)有如下關(guān)系:

(10)式的右端項(xiàng)之間滿足

其中n是系數(shù)矩陣的維數(shù),ei,ui分別為原多線性方程組(9)的右端項(xiàng)和未知項(xiàng)向量.由于(ΔAi-ΔAk)的范數(shù)很小,式(12)表明越大的n意味著新的多線性方程組的右端項(xiàng)越靠近,因此也應(yīng)該有更好的收斂性.算法的具體實(shí)現(xiàn)見參考文獻(xiàn)[19].

3 反演問題

3.1 目標(biāo)函數(shù)

井中激電的主要反演參數(shù)為電阻率和極化率,本文利用正則化原理和Gauss-Newton法反演.設(shè)m= (m1,m2,…,mM)T為模型參數(shù)向量,d= (d1,d2,…,dN)T為數(shù)據(jù)參數(shù)向量,數(shù)據(jù)誤差為ε1,ε2,…,εN.取m=logσ,d=logρs,這里的σ(=1/ρ),ρs分別代表電導(dǎo)率和視電阻率,ρ為電阻率.給定目標(biāo)函數(shù)為

其中λ為正則化因子,d(m)表示給定模型參數(shù)由正演計(jì)算得到的數(shù)據(jù),dobs表示實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù),D=diag(1/εi)為數(shù)據(jù)加權(quán)矩陣,W 為模型光滑性約束矩陣,mref是根據(jù)先驗(yàn)信息給出的參考模型.

利用Gauss-Newton法求目標(biāo)函數(shù)的極小值,每步迭代更新如下:

其中α為線性搜索步長(zhǎng),Δmk為模型修正量.通過求解下面的線性方程組得到

其中J=?d/?m,是Jacobian矩陣.方程(15)中光滑性約束W控制了模型單元在空間中的平穩(wěn)變化程度,一般取為模型的離散差分算子.若對(duì)模型做一階正則化約束,即最平模型估計(jì),W 取為梯度算子.在三維情況下,需要在三個(gè)坐標(biāo)方向上考慮,取

其中αx,αy,αz為三個(gè)坐標(biāo)方向上的加權(quán),用于控制在不同方向上的光滑程度,需要根據(jù)先驗(yàn)信息進(jìn)行選擇,如令αx取較大值時(shí)意味著解在x方向變化更平緩.

3.2 網(wǎng)格剖分

非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的生成過程比較復(fù)雜,TetGen是一款免費(fèi)開源的四面體網(wǎng)格生成工具,可以方便地定義分區(qū)網(wǎng)格剖分和設(shè)置網(wǎng)格控制節(jié)點(diǎn),本文中利用TetGen來(lái)生成非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格.有限元正演的精度與網(wǎng)格剖分精細(xì)程度密切相關(guān).為保證正演結(jié)果的精度,正演計(jì)算的網(wǎng)格需要剖分的足夠精細(xì);反演網(wǎng)格定義了模型參數(shù)的數(shù)目和區(qū)域的電性劃分,若剖分過細(xì),會(huì)造成測(cè)量數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和模型參數(shù)個(gè)數(shù)的比例更小,增大了反演過程的不適定性,并且增大了計(jì)算量.我們對(duì)反演網(wǎng)格進(jìn)行較粗的剖分,采用結(jié)構(gòu)化三棱柱單元或非結(jié)構(gòu)化四面體單元.在每一個(gè)反演網(wǎng)格單元內(nèi)進(jìn)行加細(xì)剖分得到若干個(gè)正演網(wǎng)格單元,由同一個(gè)反演單元剖分得到的正演網(wǎng)格單元具有相同的模型參數(shù)屬性.正反演采用不同的網(wǎng)格系統(tǒng),需要處理的一個(gè)重要問題是正演和反演過程中的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳遞.由反演網(wǎng)格加密得到正演網(wǎng)格過程中,原反演網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行保留并保持編號(hào)不變,新增加的節(jié)點(diǎn)編號(hào)總是排在后面,這樣的編號(hào)方式使正反演網(wǎng)格之間的數(shù)據(jù)傳遞不需要復(fù)雜的處理進(jìn)行對(duì)應(yīng).

3.3 Jacobian矩陣計(jì)算

利用Krylov子空間法求解方程組(15),只需要計(jì)算Jacobian矩陣向量積,不必要直接計(jì)算和存儲(chǔ)Jacobian矩陣,稱為Jacobian-free Krylov方法[20-22].利用求導(dǎo)的鏈?zhǔn)椒▌t,對(duì)有限元方程(4)或(8)兩邊求導(dǎo)

于是

對(duì)任一向量

設(shè)ei表示第i個(gè)分量為1,其余分量為0的單位向量,由于剛度矩陣是電導(dǎo)率向量參數(shù)的線性算子,有

于是

對(duì)任意向量

其中z=K-1v.對(duì)于Jacobian矩陣轉(zhuǎn)置與向量乘積,有

其中x=QTPy.實(shí)際計(jì)算GTv時(shí)利用一次單元?jiǎng)偠染仃嚿蛇^程便可得到它的所有分量,只需要在每個(gè)有限單元上進(jìn)行積分時(shí)設(shè)置電導(dǎo)率為1,在計(jì)算的同時(shí)乘以相應(yīng)的ziuj,并只對(duì)屬于同一反演單元的正演單元?jiǎng)偠染仃囘M(jìn)行累加.

(26),(28)和(29)式利用剛度矩陣表示,給出了Jacobian矩陣及其轉(zhuǎn)置與向量的乘積的更為方便的計(jì)算方法,避免了顯式地求取和存儲(chǔ)剛度矩陣對(duì)電導(dǎo)率的導(dǎo)數(shù).由于采用了精確的單元積分公式,而不采用數(shù)值積分,在計(jì)算Jv,JTv時(shí)做一次單元積分所花費(fèi)的計(jì)算時(shí)間非常少.程序在Intel?CoreTM2 Duo CPU,2.66GHz,3.00GB內(nèi)存,Windows XP下運(yùn)行,對(duì)506262個(gè)四面體單元做一次單元積分生成總剛度矩陣所用CPU時(shí)間為0.75s.

在多個(gè)點(diǎn)源的情況下,設(shè)nsrc為點(diǎn)源個(gè)數(shù),可以對(duì)每個(gè)源分別計(jì)算然后進(jìn)行集成或累加,得到Jx,JTx.設(shè)Ji為第i個(gè)點(diǎn)源對(duì)應(yīng)的Jacobian矩陣,則可將向量x進(jìn)行相應(yīng)的分解x= (x1,x2,…,xnsrc)T,有

3.4 反演算法

模型修正量方程(15)可寫為

Dembo等指出,對(duì)方程組(33)只需要近似求解[23].借鑒不精確Newton法的思想,我們采用不精確的PCG算法求解方程組(33):設(shè)置較低的PCG迭代收斂準(zhǔn)則和迭代次數(shù)限制;在計(jì)算矩陣向量積Hv時(shí),設(shè)置較低的正演計(jì)算精度.

式(14)中線性搜索步長(zhǎng)α應(yīng)滿足 Wolfe準(zhǔn)則[21],對(duì)不等式

進(jìn)行估計(jì),若不等式不滿足,則令

再進(jìn)行估計(jì)判斷.其中c為某一常數(shù),一般取一個(gè)較小的數(shù),如取為10-4,ρ∈(0,1)為某一常數(shù),在本文的數(shù)值算例中我們?nèi)ˇ?0.5.

正則化因子λ提供了最佳數(shù)據(jù)擬合和最合理解的折衷,對(duì)問題解的性態(tài)起著關(guān)鍵的作用.在測(cè)量數(shù)據(jù)的噪聲水平參數(shù)δ可獲取或能近似估計(jì)的情況下,偏差原理是一種廣為采用的正則化參數(shù)選取策略.其基本思想是好的正則解應(yīng)能使殘量范數(shù)同數(shù)據(jù)噪聲水平相符.記測(cè)量數(shù)據(jù)為dobs,設(shè) ‖dtrue-dobs‖ ≤δ,則合適的解應(yīng)滿足

整個(gè)反演步驟如下:

(1)讀入最大迭代次數(shù)限制、迭代停止準(zhǔn)則等反演參數(shù),讀入初始模型,選擇較大的值作為初始正則化因子;

(2)利用不精確PCG算法求解模型修正量Δmk;

(3)計(jì)算搜索步長(zhǎng)α;

(4)更新模型參數(shù)mk+1=mk+αΔmk;

(5)估計(jì)殘量,根據(jù)最大迭代次數(shù)限制和迭代收斂準(zhǔn)則判斷,若滿足繼續(xù)第6步,否則轉(zhuǎn)到步驟2;

(6)根據(jù)偏差原理,判斷不等式‖A(m)-dobs‖≤δ是否成立,若不成立,則減小正則化因子λ,轉(zhuǎn)到步驟2;

(7)反演求解結(jié)束,輸出結(jié)果.

3.5 極化率反演

極化率的反演我們采用算子線性近似方法[2,24]

在電阻率反演的基礎(chǔ)上,加入光滑約束和先驗(yàn)信息,求解如下的目標(biāo)函數(shù)極小問題:

利用PCG對(duì)(39)式求解,便得到相應(yīng)的極化率參數(shù).其中數(shù)據(jù)加權(quán)D及光滑性限制W和視電阻率反演的選擇方式相同,λ的選擇應(yīng)滿足偏差原理.

4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

4.1 算例1

見圖2,背景電阻率為ρ=200Ωm,其中有一個(gè)低阻異常體,電阻率為ρ1=50Ωm,大小為30m×30m×20m,位于X:[-40m,-10m],Y:[-40m,-10m],Z:[50m,70m]處;一個(gè)高阻異常體,電阻率為ρ2=500Ωm,大小為30m×30m×20m,位于X:[10m,40m],Y:[10m,40m],Z:[30m,50m]處.

設(shè)分別在井中不同深度A0(z=0m),A1(z=20m),A2(z=50m),A3(z=70m)處固定A 極供電,在地面11條測(cè)線上逐點(diǎn)移動(dòng)M極,在121個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上進(jìn)行測(cè)量,得到484個(gè)視電阻率數(shù).計(jì)算區(qū)域選為60m×60m×60m,將計(jì)算區(qū)域離散成12×12×12×2共3456個(gè)三棱柱體反演單元,2197個(gè)節(jié)點(diǎn),在反演剖分的基礎(chǔ)上進(jìn)行正演網(wǎng)格剖分,得到234204個(gè)正演單元,40181個(gè)正演節(jié)點(diǎn).

給定初始模型m0和先驗(yàn)?zāi)P蚼ref為ρ=200Ωm的均勻模型,數(shù)據(jù)相對(duì)擬合差定義為

設(shè)置停止準(zhǔn)則為R<1×10-4,迭代8次達(dá)到收斂要求,所花CPU時(shí)間為187.79s,迭代收斂曲線見圖3.

圖4是Y=-53m,Y=-33m,Y=-16m,Y=16m,Y=33m,Y=53m處的電阻率反演切片圖.從圖上可以明顯看出異常體的存在,異常位置反映基本準(zhǔn)確.由于反演過程中對(duì)模型加入光滑性約束,反演出的異常體電阻率值與真實(shí)電阻率值有所偏差.

4.2 算例2

計(jì)算區(qū)域和網(wǎng)格剖分及模型大小設(shè)置同算例1.低阻體的電阻率為ρ1=50Ωm,極化率η1=5%,高阻體的電阻率為ρ2=500Ωm,極化率η2=10%,背景電阻率為ρ=200Ωm,極化率為η=1%.

進(jìn)行井-井觀測(cè).在中間鉆孔(X=0,Y=0)中不同深度A0(z=0m),A1(z=20m),A2(z=50m),A3(z=70m)處固定A極供電,在其它8個(gè)鉆孔中共88個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上進(jìn)行測(cè)量,8個(gè)測(cè)量鉆孔的井口位置分別為:(X=-50m,Y=-50m);(X=-50m,Y=50m);(X=50m,Y=-50m);(X=50m,Y=50m);(X=0m,Y=30m);(X=0m,Y=-30m);(X=-30m,Y=0m);(X=30m,Y=0m).得到352個(gè)視電阻率和視極化率數(shù)據(jù).

給定初始模型m0和先驗(yàn)?zāi)P蚼ref為ρ=200Ωm的均勻模型,設(shè)置停止準(zhǔn)則為R<1×10-5,共迭代14次達(dá)到收斂要求.在電阻率反演基礎(chǔ)上進(jìn)行極化率反演,得到XOZ面的電阻率和極化率反演切片見圖5,圖6.從圖上可以看到采用井-井方式,電阻率和極化率的反演效果都比較理想,異常體的形態(tài)和位置反映準(zhǔn)確.

5 結(jié) 論

隨著礦產(chǎn)資源的供需矛盾加劇,人們急需尋找第二找礦空間.井中激發(fā)極化法是深部金屬礦勘探中的一種常用方法.本文系統(tǒng)研究了井中激發(fā)極化法的正反演技術(shù),在電阻率法正反演的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)激發(fā)極化數(shù)據(jù)的正反演.正演采用有限元方法,在正演基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了井中激電的正則化反演.文中對(duì)網(wǎng)格剖分方式、高效的正反演算法、極化率的反演和方程組求解技術(shù)等方面進(jìn)行了討論.正演計(jì)算中采用了適合測(cè)井模型的剖分方式,可以處理地形、斜井和考慮井眼影響的模擬問題.對(duì)有限元方程進(jìn)行右端項(xiàng)校正使算法在保證計(jì)算精度的前提下有效地減少了模擬區(qū)域的網(wǎng)格剖分?jǐn)?shù).改進(jìn)的多線性方程組求解技術(shù)提高了正演的計(jì)算效率.反演采用Jacobianfree Krylov子空間技術(shù),不需要計(jì)算和存儲(chǔ)Jacobian矩陣,進(jìn)一步推導(dǎo)了更為簡(jiǎn)便的Jacobian矩陣向量積的計(jì)算方法,避免了剛度矩陣對(duì)電導(dǎo)率求導(dǎo)的顯式計(jì)算和存儲(chǔ).反演的迭代求解過程中,采用近似求解的思想減少了迭代次數(shù)和計(jì)算時(shí)間.在上述分析的基礎(chǔ)上開發(fā)了正反演算法程序,數(shù)值算例驗(yàn)證了算法程序的效率和可靠性.

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