基于最小梯度支撑的2.5D井地电位法正则化聚焦反演

利用最小梯度支撑稳定因子进行2.5D井地电位聚焦反演。通过对边界近似处理、结合基于图论理论的矩阵重排与填入元分析方法,实现一种快速的正演稀疏矩阵直接分解方法,提高了正演计算效率。为了突出对陡变异常体边界的识别能力,引入最小梯度支撑稳定因子(MGS),采用重加权共轭梯度(RRCG)方法进行反演目标函数求解。结果表明:MGS具有良好的聚焦特征,RRCG反演迭代过程稳定、收敛速度快。对"L-curve"选择正则化因子的算法进行改进,避免了传统采用最大曲率计算时需要对离散数据求导引起的误差,同时该算法对于出现多个拐点的"L-curve"也可正确选择正则化因子。