基于ASSA方法的等值性电测深数据反演及数据误差相关性分析

针对直流电测深数据等值性反演的病态性(等值性层参数及层参数间的狭长平坦的强相关性),尝试采用自适应单纯形模拟退火(ASSA)方法反演具等值性电测深模型,通过与Lamarckian-marked-constraint(LMC)算法对比,发现ASSA方法能较好地解决电测深等值性反演问题,且反演精度较高。目前地球物理反演多基于数据误差为高斯分布和空间不相关(非对角元素为零)的假设,对贝叶斯反演而言,后一假设如果运用不当往往会低估反演结果的不确定性,从而导致对反演结果可靠性的误判。为了合理评价反演结果的不确定性,文中采用Runs-test非参数化判别方法,通过对等值性模型的归一化数据残差的判别,确定数据误差是空间相关的。由此得出的协方差矩阵应用于贝叶斯反演,进而对反演结果的不确定性、相关性等进行更合理、准确的评价。