CSAMT自适应正则化一维全资料反演

王堃鹏 曹辉 高妍 许洋 蓝星

相比于传统反演算法对初始模型依赖性强的弱点,自适应正则化对初始模型要求较低,正则化因子可以根据每次迭代的数据目标函数和模型目标函数的关系,快速计算得到。这里采用自适应正则化反演算法尝试对一维全资料CSAMT的层状介质进行反演,通过三层和五层模型及其使用近场视电阻率数据的反演计算,表明了CSAMT自适应正则化一维全资料反演算法稳定,也发现该方法不仅能够避免传统CSAMT近场校正带来的误差,而且由于不用反复搜索正则化因子,加快了迭代收敛速度。