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J-GLOBAL ID：200902262734662883   整理番号：08A0761562

低周波電磁計測を解釈するための2.5次元のモデリングとインバージョン

2.5D forward and inverse modeling for interpreting low-frequency electromagnetic measurements

著者 (5件)： ABUBAKAR A. (Schlumberger-Doll Res., Cambridge, Massachusetts, U.S.A. E-mail: [e-mail]; [e-mail]; ...) ,  HABASHY T. M. (Schlumberger-Doll Res., Cambridge, Massachusetts, U.S.A. E-mail: [e-mail]; [e-mail]; ...) ,  DRUSKIN V. L. (Schlumberger-Doll Res., Cambridge, Massachusetts, U.S.A. E-mail: [e-mail]; [e-mail]; ...) ,  KNIZHNERMAN L. (Center of Geophysical Expedition, Moscow, Russia. E-mail: [e-mail].) ,  ALUMBAUGH D. (Schlumberger-EMI, Richmond, California, U.S.A. E-mail: [e-mail].)
資料名： Geophysics  (Geophysics)
巻： 73  号： 4  ページ： F165  発行年： 2008年07月 
JST資料番号： C0071A  ISSN： 0016-8033  CODEN： GPYSA7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 孔間および制御信号源EM測定を含む深部電磁(EM)法のための2.5次元の高速で厳格なフォワードおよびインバージョンアルゴリズムを提案する。フォワードのアルゴリズムは,それぞれの周波数において,1つの信号源でのシミュレーションとほぼ同じコストで多数の信号源をシミュレーションするマルチフロンタ法LU分解を用いた有限差分法に基づいている。線形連立方程式のサイズが大きい時はこの非反復解法は実用的でない。それゆえ,フォワード問題における未知数の数を制限するために,最適化グリッド手法を用いる。インバージョンアルゴリズムは,増大コスト関数による規則化ガウスニュートン最小化アプローチを採用している。この増大コスト関数を用いることで,最適化の過程でいわゆる拘束パラメータを決定するための既知情報を必要とせず,アルゴリズムは完全自動化されている。このアルゴリズムは,二つの規制コスト関数を持つことにより,なめらかなあるいはシャープな電導度イメージを再構成することができる。このアルゴリズムの頑健さを増大させるため,最小化を拘束し,毎回の反復計算の後にコスト関数の減少を保証するための線上探索を用いている。このアルゴリズムの長所と短所を示すため,孔間制御信号源EM測定の数値実験データと実測データのインバージョン結果を示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： モデリング ,  *逆問題 ,  データ解析 ,  差分法
準シソーラス用語： *2.5次元のモデリング ,  インバージョン ,  規則化Gauss-Newton最小化 ,  最小化 ,  *低周波電磁計測解釈 ,  有限差分法

分類 (1件)： 電気探査・検層  (DE10040M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 低周波 ,  計測 ,  5次元 ,  モデリング