基于粒子滤波的自然电场数据反演

摘要

自然电场法在工程和环境地球物理领域应用广泛,提高其观测数据反演解释的可靠性具有重要意义.自然电场数据的反演通常采用常规的线性或非线性方法来实现,这些方法都是基于最小拟合差获得反演模型参数值.由于地球物理反演固有的多解性,在数据噪声较大时,反演结果可能存在较大误差.粒子滤波算法能够得到一组粒子来近似系统参数某时刻的后验概率分布,通过求取粒子均值的方式便能得到系统参数的最小方差估计,使得在有较大噪声的情况下模型参数估计值都能比较接近于真实值,能够较好地提高反演的可靠性.因此在分析粒子滤波原理的基础上,通过测试重采样策略,提出了自然电场粒子滤波反演算法.对不同地电模型生成的模拟数据反演测试结果显示,在较大噪声条件下,该方法依然能够得到良好的反演结果,且反演用时相对于常规反演算法更短.这表明粒子滤波反演算法具有较好的抗噪声能力,比较适合自然电场等易受噪声干扰的地球物理数据反演.