マグネトテルリック(MT)データの1Dインバージョンのための可逆ジャンプMarkov連鎖モンテカルロアルゴリズム【Powered by NICT】

Mandolesi Eric; Mandolesi Eric; Ogaya Xenia; Campanya Joan; Piana Agostinetti Nicola; Piana Agostinetti Nicola

文献

J-GLOBAL ID：201802225391077633 整理番号：18A0482452

マグネトテルリック(MT)データの1Dインバージョンのための可逆ジャンプMarkov連鎖モンテカルロアルゴリズム【Powered by NICT】

A reversible-jump Markov chain Monte Carlo algorithm for 1D inversion of magnetotelluric data

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資料名：
巻： 113 ページ： 94-105 発行年： 2018年
JST資料番号： D0320B ISSN： 0098-3004 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

本論文では,Bayesトランス次元Markov連鎖Monte Carloアルゴリズムを用いた1D地磁気地電流(MT)逆問題を解くために開発された新しい計算機コードを提示した。MTデータは岩石電気伝導度(またはその逆,抵抗率)の深さ分布に敏感であった。この解法では,確率分布-深さでの伝導率のためのいわゆる事後確率分布(PPD),界面深さのPPDと共にである。PPDは可逆ジャンプMarkov連鎖モンテカルロ(rjMcMC)アルゴリズムを介して採取し,鎖に沿った候補モデルを受け入れるかまたは放棄するかの修正Metropolis-Hastings(MH)則を使用することである。反転プロセスの最適パラメータ化は一般的には知られていないとしてデータセット自身はPPDをサンプリングするために必要なパラメータの最確数を示していることを可能にするのに使用されるトランス次元アプローチ。アルゴリズムは二種類の模擬データセットとClare堆積盆地(アイルランド,Clare州)で得られたMTデータのセットに対して試験した。シミュレートされたデータセットに対してで深さと,関連した電気伝導率導電層の正確な数を検索,検討したパラメータに及ぼす不確実性の合理的な推定値とした。場測定のインバージョンからの結果は,近くのボアホールからの決定論的方法と坑井検層データで得られた結果と比較した。PPDは,坑井検層データと良く一致し,Clare頁岩層に関連した高い導電性層を主構造として示した。本研究では,新しいコードをリニアインバージョンスキームを用いたdevelopendアルゴリズムを超えることを示し,使用できるので(1)1Dパラメータ,すなわち1Dパラメタリゼーションにおける水平層数の主観的選択をバイパスする,(2)検索パラメータの現実的な不確実性を推定した。アルゴリズムは単純なMPIアプローチを用いて実装した,独立した鎖は単離したCPUで実行し,並列計算機アーキテクチャを最大限に利用する。多数のデータの場合には,マスター/スレーブアプローチを用いることができる,マスターCPUはパラメータ空間をサンプリングとスレーブCPUは前進解を計算した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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リモートセンシング一般 , 音響信号処理

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