Adaptive Regularization Iterative Inversion of Array Multicomponent Induction Well Logging Datum in a Horizontally Stratified Inhomogeneous TI Formation
Adaptive Regularization Iterative Inversion of Array Multicomponent Induction Well Logging Datum in a Horizontally Stratified Inhomogeneous TI Formation
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水平分层非均质TI地层阵列多分量感应测井资料的自适应正则化迭代反演
DOI：
10.1109/tgrs.2011.2142187
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发表时间：
2011-05
影响因子：
8.2
通讯作者：
汪宏年
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
汪宏年
建立了阵列多分量感应测井资料的自适应正则化迭代反演法，用于同时重建水平分层非均质横向各向同性(TI)地层中侵入带和源层的水平和垂直电导率、侵入半径和各层界面深度。利用数值模式匹配方法，我们可以得到非均匀TI层中磁流源作用下电磁张量格林函数的半解析表达式。然后，利用摄动原理，建立了多分量感应测井响应的Fre-́Chet导数对所有模型参数的有效计算方法。然后，将Morozev差异原理与Cholesky分解相结合，在反演过程中自适应地选择正则化因子，保证了反演解的稳定性，实现了输入数据与模拟测井的最佳拟合。最后，通过数值试验验证了该算法的有效性。
An adaptive regularization iterative inversion of array multicomponent induction well logging datum is established to simultaneously reconstruct the horizontal and vertical conductivities of both invasion zone and origin formation, invasion radius, and the interface depth of each bed in the horizontally stratified inhomogeneous transversally isotropic (TI) formation. Applying numerical mode matching method, we can obtain a much compact semianalytic expression of the electromagnetic tensor Green's functions by magnetic current source in the inhomogeneous TI formation. Then, using the perturbation principles, an efficient computation of Fréchet derivatives of the multicomponent induction logging response is set up with respect to all the model parameters. After that, the combination of Morozev's discrepancy principle with Cholesky's decomposition is applied to adaptively select regularization factor during inversion so that stabilization of inversion solution is assured as well as realization of best fit of the input data with the modeling logs. Finally, the numerical tests validate the algorithm.
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DOI：
10.1109/9780470547052
发表时间：
1990-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
W. Chew
通讯作者：
W. Chew
影响因子：
8.2
作者：
M. S. Novo;L. C. Silva;F. Teixeira
通讯作者：
M. S. Novo;L. C. Silva;F. Teixeira
DOI：
10.1109/tgrs.2002.808070
发表时间：
2003-02
期刊：
IEEE Trans. Geosci. Remote. Sens.
影响因子：
--
作者：
Hongnian Wang
通讯作者：
Hongnian Wang
影响因子：
2.1
作者：
Bonesky, Thomas
通讯作者：
Bonesky, Thomas
影响因子：
8.2
作者：
Yik-Kiong Hue;F. Teixeira;L. S. Martin;M. Bittar
通讯作者：
Yik-Kiong Hue;F. Teixeira;L. S. Martin;M. Bittar