熱力学と触媒のジャーナル
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概要

体系的に決定された最適な層数を用いた 1D 抵抗率逆解析の新しいアプローチ

アマール・アラリ、フランク・デール・モーガン、ダレル・コールズ

1D 抵抗率逆解析の入力として正しい層数を決定することは、地下を正確に表すモデルを構築する上で重要です。現在、層数を選択する一般的な方法は、試行錯誤して最適なモデル データ フィットを選択する、修正 F 検定を使用する、滑らかなオーバーパラメータ化を使用する、または次元を越えたモデル パラメータ化による、という 3 つの方法のいずれかで実行されます。これらの方法は独創的なアプローチですが、計算コストが高く、実際には時間がかかり、骨の折れる作業です。この記事では、見かけの抵抗率曲線によって表される正しい層数を選択する問題を解決する方法を紹介します。この方法は、Simms と Morgan (1992) が提案した 2 段階のアプローチに従って、最適な層数を体系的に回復します。最初のステップは、層数と層厚が固定され、抵抗値が逆解析パラメータである多数の層を使用して固定厚逆解析を実行することです。次に、最初の反転の結果を深さ (抵抗率モデル) にわたって累積的に合計し、傾斜の変化に基づいて最適な層数を決定します。検出された層の数は、2 番目のステップの入力パラメータとして使用されます。2 番目のステップでは、最終的な抵抗率モデルの結果を得るために可変厚反転 (層の厚さと抵抗率は両方とも反転パラメータです) を実行します。各ステップでは、リッジ トレース減衰最小二乗反転を使用します。2 つの反転ステップは統合され、順番に実行されます。この方法では、データに基づいてすべての反転パラメータを自己矛盾のない方法で決定します。この提案された方法では、安定性、正確性、および現在の方法よりも少なくとも 100 倍高速であることが証明されている堅牢なリッジ トレース回帰アルゴリズムを使用します。