戴前偉,寧曉斌,張 彬
基于共中心點(diǎn)道集約束的探地雷達(dá)波阻抗反演
戴前偉1,2,寧曉斌1,張 彬1,2
(1. 中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,湖南 長沙 410083; 2. 中南大學(xué) 有色金屬成礦預(yù)測(cè)與地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長沙 410083)
探地雷達(dá)(GPR)波阻抗反演是一種準(zhǔn)確獲取地下介質(zhì)本征參數(shù)的有效方法,該方法依賴于測(cè)井資料提供的低頻信息,而在GPR實(shí)際應(yīng)用中,鉆孔資料很少。為此,提出利用共中心點(diǎn)(CMP)速度分析為波阻抗反演提供大尺度縱向約束,實(shí)現(xiàn)在CMP速度分析結(jié)果的約束框架下,精細(xì)重構(gòu)介質(zhì)的介電參數(shù)信息。首先,以層狀模型為算例,驗(yàn)證了CMP速度分析結(jié)果作為波阻抗反演的初始模型約束的可行性;在此基礎(chǔ)上,開展了2個(gè)隨機(jī)介質(zhì)模型的波阻抗反演測(cè)試,反演結(jié)果的整體結(jié)構(gòu)與模型接近,細(xì)微結(jié)構(gòu)得到了較好的重構(gòu),與理論值的平相對(duì)誤差為8.73%。結(jié)果表明,該方法在隨機(jī)介質(zhì)模型的探地雷達(dá)的波阻抗反演中更高效和經(jīng)濟(jì),并且成像結(jié)果中包含著豐富的細(xì)節(jié)信息,在土壤介質(zhì)其他物理參數(shù)估計(jì)中具有可行性和適用性。
探地雷達(dá);波阻抗反演;共中心點(diǎn);速度分析;參數(shù)估計(jì)
準(zhǔn)確探測(cè)土壤的介電常數(shù)對(duì)水文地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境領(lǐng)域、工程領(lǐng)域、考古研究具有重要意義,例如,地下水含量、污染物運(yùn)移擴(kuò)散、管線滲漏、古墓挖掘等[1-4]。地球物理勘探是現(xiàn)代探測(cè)地下相關(guān)參數(shù)的一種先進(jìn)科學(xué)技術(shù),常規(guī)的鉆孔取心和地球物理測(cè)井方法能夠提供詳細(xì)地質(zhì)信息,但探測(cè)范圍僅限井眼附近的有限區(qū)域[5]。探地雷達(dá)(Ground Penetrating Radar,簡稱GPR)是通過用高頻電磁波來確定地下埋藏物內(nèi)部或結(jié)構(gòu)的無損探測(cè)技術(shù),電磁波在介質(zhì)中傳播時(shí),其傳播路徑、波場(chǎng)強(qiáng)度和波形隨所通過介質(zhì)的電性及幾何形態(tài)而變化[6]。在探地雷達(dá)探測(cè)時(shí),地下介質(zhì)的電性參數(shù)影響著電磁波的傳播,從而控制了探地雷達(dá)的回波響應(yīng)。因此,獲取這些介質(zhì)的電性參數(shù)信息對(duì)探地雷達(dá)的研究具有重要價(jià)值。共中心點(diǎn)(Common Midpoint,簡稱CMP)速度分析是從地面探地雷達(dá)多偏移距數(shù)據(jù)中估計(jì)目標(biāo)大尺度介電常數(shù)(速度分布)的常用方法,但其成像分辨率有限,難以刻畫目標(biāo)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)信息[7-9]。近年,利用走時(shí)、振幅和相位等雷達(dá)波信息的全波形反演(Full Waveform Inversion,F(xiàn)WI)能夠獲取高分辨率的地下物性參數(shù)分布[10-12],但FWI計(jì)算花費(fèi)的時(shí)間太多[13]。新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粒子群算法等完全非線性算法,也因其需要在較龐大的解空間中尋找最優(yōu)解,由此導(dǎo)致大量的計(jì)算量,而不適用于大范圍探測(cè)數(shù)據(jù)的解釋[14-16]。
在地震勘探中,狹義的地震反演是指從有限頻帶寬度的地震數(shù)據(jù)中恢復(fù)出寬帶的波阻抗參數(shù)模型。R. O. Lindseth[17]開發(fā)的阻抗反演方法,其表示地震資料缺少低頻數(shù)據(jù),必須通過其他方法補(bǔ)充低頻數(shù)據(jù)才可行;D. A. Cooke等[18]詳細(xì)闡述了地震資料的廣義線性反演方法,拉開了地震阻抗反演的序幕;隨后,周竹生等[19]利用地質(zhì)、地震和測(cè)井資料進(jìn)行聯(lián)合反演,克服了單一線性反演的缺陷;R. J. Ferguson等[20]基于聲波測(cè)井技術(shù)提出有限帶寬阻抗反演,該方法結(jié)合了測(cè)井資料縱向的強(qiáng)約束和地震橫向分辨率高的優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了全寬帶資料的反演;C. Schmelzbach等[21]通過地震阻抗反演流程,實(shí)現(xiàn)了探地雷達(dá)高分辨率地下含水量的估計(jì),并在數(shù)值模擬及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中都驗(yàn)證了其方法的可行性;李靜[22]利用阻抗反演方法實(shí)現(xiàn)了三維探地雷達(dá)復(fù)雜隨機(jī)層狀介質(zhì)含水量等目標(biāo)本征屬性參數(shù)的提取;Li Jing等[23]利用探地雷達(dá)波阻抗反演估算了月球風(fēng)化層的相對(duì)介電常數(shù),得到了地下詳細(xì)的結(jié)構(gòu),為了解月球地下結(jié)構(gòu)提供了可靠的方法;劉鈺[24]采用基于模型的寬帶約束探地雷達(dá)阻抗反演方法進(jìn)行古墓探測(cè),經(jīng)過蘇州木瀆古城的探測(cè)工作被驗(yàn)證是一種有效的方法,但其表示基于模型的反演需要建立較好的初始模型。初始模型的低頻信息是否準(zhǔn)確關(guān)乎重建探測(cè)目標(biāo)本征屬性參數(shù)的成敗,地震勘探常常通過測(cè)井資料和疊后速度分析建立準(zhǔn)確的初始速度模型。由于探地雷達(dá)在工程項(xiàng)目中鉆孔資料極少,共中心點(diǎn)速度分析成為了探地雷達(dá)效仿地震勘探獲取二維速度場(chǎng),建立初始模型的常用方法。S. Busch等[25]利用GPR共中心點(diǎn)道集進(jìn)行速度分析,將速度分析結(jié)果定義為全波形反演的初始模型,得到了可靠的反演結(jié)果。張彬[26]指出共中心點(diǎn)道集能夠較方便地利用疊加速度譜求取不同深度的平均波速,能夠?yàn)槠铺幚硖峁┏跏妓俣饶P?,但在地下橫行非均勻介質(zhì)中效果不佳。J. H. Bradford等[27]提出利用偏移后的共中心點(diǎn)數(shù)據(jù)做反射層析成像估算雷達(dá)波速方法,提高了解譯近地表水分布的能力。
探地雷達(dá)波阻抗反演是了解淺地表層狀介質(zhì)物性參數(shù)的有效方法,但是探地雷達(dá)工程項(xiàng)目中稀缺的鉆孔資料無法為波阻抗反演建立準(zhǔn)確的初始模型,補(bǔ)充所需的低頻信息。為此,筆者開展基于共中心點(diǎn)道集約束的地面探地雷達(dá)波阻抗反演研究,依據(jù)采集的地面雷達(dá)數(shù)據(jù),通過CMP速度分析技術(shù)獲取地層的速度分布,為波阻抗反演建立初始模型,補(bǔ)充低頻信息,獲取地下目標(biāo)介質(zhì)的中尺度本征屬性參數(shù)。
地下介質(zhì)速度分布圖是GPR數(shù)據(jù)解釋的關(guān)鍵,其中,獲取地下介質(zhì)速度分布通過時(shí)深轉(zhuǎn)換可以定位異常體和反射界面的位置,也可以對(duì)GPR剖面做偏移處理提高探測(cè)精度[28]。CMP速度分析的前提是假設(shè)地層水平,介質(zhì)均勻且各向同性,則當(dāng)偏移距不大時(shí),反射信號(hào)滿足雙曲線時(shí)距方程:
當(dāng)偏移距遠(yuǎn)小于地下目標(biāo)體埋深時(shí),疊加速度近似等于均方根速度,根據(jù)速度譜拾取疊加速度后可以使用迪克斯(dix)公式[31]求取層速度,表達(dá)式為:
得到各層層速度后,結(jié)合各層的雙程走時(shí)便可計(jì)算得到各層的層厚度,第層層厚度計(jì)算公式為:
因此,阻抗反演可以通過獲得的相對(duì)介電常數(shù)轉(zhuǎn)化成其他參數(shù),如采用Topp,CRIM公式估計(jì)含水量等[33]。
基于上述假設(shè),自激自收的地面探地雷達(dá)反射系數(shù)可以表示為[34]:
全頻帶阻抗值可以根據(jù)以下公式獲得:
一維有限帶寬阻抗方法反演流程步驟[35]可以表示為:
①雷達(dá)反射波能量在地下傳播時(shí)會(huì)隨著時(shí)間、幾何擴(kuò)散、吸收和傳輸損耗等因素而衰減,所以在計(jì)算反射系數(shù)前需要對(duì)振幅進(jìn)行真振幅恢復(fù)。如若子波振幅未知,則可以利用先驗(yàn)信息通過式(8)估算振幅補(bǔ)償因子;
②計(jì)算反射系數(shù)前需要通過預(yù)測(cè)反褶積和偏移等預(yù)處理技術(shù)提升GPR剖面的分辨率;
③通過稀疏脈沖反褶積從步驟b雷達(dá)數(shù)據(jù)中計(jì)算反射系數(shù);
為了驗(yàn)證基于共中心點(diǎn)道集約束的探地雷達(dá)波阻抗反演的效果,設(shè)置了3組試驗(yàn)。試驗(yàn)一為共中心點(diǎn)速度分析作為波阻抗反演的初始模型有效性試驗(yàn);試驗(yàn)二利用一維模型正演模擬高信噪比信號(hào),試驗(yàn)基于共中心點(diǎn)道集約束的GPR波阻抗反演對(duì)高信噪比資料的反演效果,并與測(cè)井約束的波阻抗反演對(duì)比;試驗(yàn)三以二維隨機(jī)介質(zhì)為模型,試驗(yàn)基于共中心點(diǎn)道集約束的GPR阻抗反演在隨機(jī)介質(zhì)中的反演效果。
為了驗(yàn)證CMP速度分析程序的有效性,建立了如圖1a所示的深1.5 m,水平距離2 m的三層水平均勻模型。其中,第一層介質(zhì)的埋深為0.5 m,其相對(duì)介電常數(shù)為10;第二層介質(zhì)的埋深為0.9 m,其相對(duì)介電常數(shù)為15;第三層介質(zhì)的相對(duì)介電常數(shù)為20;假設(shè)三層介質(zhì)的電導(dǎo)率均為0.001 S/m。
圖1 層狀模型正演速度分析
表1 速度分析結(jié)果的相對(duì)誤差分析
為了驗(yàn)證CMP資料約束下的探地雷達(dá)阻抗反演方法的有效性,在大尺度相對(duì)介電常數(shù)背景下加入隨機(jī)噪聲建立如圖2a所示的一維隨機(jī)介質(zhì)模型,模型的深度為2.6 m,分為五層,其相對(duì)介電常數(shù)分別為2.9、7、9、11、13,網(wǎng)格數(shù)為260,空間步長為0.01 m,假設(shè)所有地層的電導(dǎo)率為0.001 S/m。
采用時(shí)域有限差分算法對(duì)該模型進(jìn)行正演模擬,采用中心頻率為500 MHz的雷克子波作為激勵(lì)源,采樣率為0.02 ns,時(shí)窗長度為52 ns,采用共偏移距的方式記錄雷達(dá)數(shù)據(jù)。圖2b為正演模擬預(yù)處理后的雷達(dá)波形數(shù)據(jù)。圖2c為稀疏脈沖反褶積迭代20次計(jì)算真振幅數(shù)據(jù)得到的反射系數(shù)。圖2d為CMP速度分析初始模型、常規(guī)測(cè)井初始模型和理論模型相對(duì)介電常數(shù)的對(duì)比;圖2e黑線為理論模型相對(duì)介電常數(shù),藍(lán)線為基于CMP為初始模型的阻抗反演結(jié)果,紅線為基于測(cè)井低頻信息為初始模型的阻抗反演結(jié)果。分別將兩種方法的相對(duì)介電常數(shù)反演結(jié)果與理論模型對(duì)比,其中,測(cè)井約束的阻抗反演估計(jì)相對(duì)介電常數(shù)結(jié)果的相對(duì)誤差平均值為6.81 %,CMP約束的阻抗反演估計(jì)相對(duì)介電常數(shù)結(jié)果的相對(duì)誤差平均值為8.73 %。從分析結(jié)果看出,雖然測(cè)井約束的阻抗反演結(jié)果比速度分析約束下的阻抗反演結(jié)果與理論模型更為接近,但速度分析約束下的阻抗反演的細(xì)節(jié)信息與模型有著相近的趨勢(shì),其結(jié)果能夠?yàn)榈叵陆橘|(zhì)細(xì)節(jié)的刻畫提供較好的分辨率;而且,運(yùn)用該技術(shù)反演,采集成本更經(jīng)濟(jì),處理快捷。通過算例分析,本文提出的基于共中心點(diǎn)道集約束的阻抗反演方法能夠高效、準(zhǔn)確地獲取層狀隨機(jī)介質(zhì)中尺度參數(shù)。
(a) 模型相對(duì)介電常數(shù);(b) 預(yù)處理后仿真數(shù)據(jù);(c) 反射系數(shù);(d) 兩種方法的初始模型與理論模型;(e) 兩種方法的反演估計(jì)結(jié)果與理論模型
圖3 三層隨機(jī)介質(zhì)模型及有限差分正演結(jié)果
Fig.3 Three layer random soil medium model and FDTD forward modeling result
圖4 三層隨機(jī)介質(zhì)模型阻抗反演結(jié)果
Fig.4 Impedance inversion results of a three layer random medium model
a. 層狀模型測(cè)試結(jié)果顯示,與實(shí)際測(cè)試模型的參數(shù)相比,共中心點(diǎn)道集速度分析的上下層速度的相對(duì)誤差分別為5.21 %和6.41 %,上下層厚度的相對(duì)誤差分別為4.04 %和3.30 %,表明共中心點(diǎn)道集速度分析能較準(zhǔn)確地獲取地下大尺度的速度結(jié)構(gòu)信息,證明了CMP速度分析作為GPR波阻抗反演初始模型的策略可行性。
b.通過隨機(jī)介質(zhì)模型的GPR波阻抗反演測(cè)試,獲取了隨機(jī)介質(zhì)模型的相對(duì)介電常數(shù)信息,結(jié)果與測(cè)井約束的阻抗效果一致,為隨機(jī)介質(zhì)中GPR波阻抗反演提供了一種經(jīng)濟(jì)高效的大尺度約束方法。
c.復(fù)雜隨機(jī)介質(zhì)模型測(cè)試結(jié)果顯示,相對(duì)介電常數(shù)的相對(duì)誤差值為8.73 %,隨機(jī)介質(zhì)細(xì)微結(jié)構(gòu)得到了較好的重構(gòu),證明了基于共中心點(diǎn)道集速度分析的GPR波阻抗反演方法的精確性,在復(fù)雜的土壤隨機(jī)介質(zhì)物理參數(shù)估計(jì)和反演中極具可行性和適用性。
d.在實(shí)際工作中,地層結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變,如何利用CMP速度分析建立準(zhǔn)確的二維速度初始模型,以期提高反演效果,有待研究。
致謝:感謝吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院李靜副教授在阻抗反演理論及計(jì)算上給予的幫助和討論;同時(shí)感謝兩位匿名審稿專家提出的寶貴意見。在此一并致謝!
請(qǐng)聽作者語音介紹創(chuàng)新技術(shù)成果等信息,歡迎與作者進(jìn)行交流
[1] GREAVES J R,LESMES P D,LEE M J,et al. Velocity variations and water content estimated from multi offset,ground penetrating radar[J]. Geophysics,1996,61(3):683–695.
[2] 王仙麗. 地下油類污染區(qū)探地雷達(dá)(GPR)探測(cè)能力研究[D]. 青島:中國海洋大學(xué),2011. WANG Xianli. Research on detectability of ground penetrating radar for oil contaminated site[D]. Qingdao:Ocean University of China,2011.
[3] 金鑫. 管線滲漏異常探地雷達(dá)數(shù)據(jù)的電場(chǎng)分量成像分析[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2018,46(2):159–163. JIN Xin. Study on electric field component imaging of leakage in pipeline using GPR[J]. Coal Geology & Exploration,2018,46(2):159–163.
[4] 吳秋霜,王齊仁,皮海康. 水泥混凝土路面脫空的探地雷達(dá)圖像特征分析[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2018,46(4):181–185. WU Qiushuang,WANG Qiren,PI Haikang. Analysis on the image features of ground penetrating radar for cavity of concrete pavement[J]. Coal Geology & Exploration,2018,46(4):181–185.
[5] KOBR M,MARE? S,PAILLET F. Geophysical well logging:Borehole geophysics for hydrogeological studies:Principles and applications in hydrogeophysics[M]. Berlin:Springer,2005.
[6] 李大心. 探地雷達(dá)方法與應(yīng)用[M]. 北京:地質(zhì)出版社,1994. LI Daxin. Method and application of Ground Penetrating Radar[M]. Beijing:Geological Publishing House,1994.
[7] 劉四新,蔡佳琪,傅磊,等. 利用探地雷達(dá)精確探測(cè)鐵路路基含水率[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展,2017,32(2):878–884. LIU Sixin,CAI Jiaqi,F(xiàn)U Lei,et al. Accurate detection of moisture content of subgrade by GPR[J]. Progress in Geophysics,2017,32(2):878–884.
[8] 董澤君,鹿琪,馮晅,等. 探地雷達(dá)測(cè)量土壤含水量的應(yīng)用研究[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展,2017,32(5):2207–2213. DONG Zejun,LU Qi,F(xiàn)ENG Xuan,et al. Estimation of soil water content using ground penetrating radar[J]. Progress in Geophysics,2017,32(5):2207–2213.
[9] 王洪華,戴前偉. 探地雷達(dá)有限元正演及介電參數(shù)反演[M]. 長沙:中南大學(xué)出版社,2016. WANG Honghua,DAI Qianwei. Ground Penetrating Radar finite element numerical simulation and dielectric parameter inversion[M]. Changsha:Central South University Publishing House,2016.
[10] 林朋,彭蘇萍,盧勇旭,等. 基于共軛梯度法的全波形反演[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2017,45(1):131–136. LIN Peng,PENG Suping,LU Yongxu,et al. Full waveform inversion based on the conjugate gradient method[J]. Coal Geology & Exploration,2017,45(1):131–136.
[11] 孟旭,劉四新,吳俊軍,等. 時(shí)間域跨孔雷達(dá)全波形反演及實(shí)際應(yīng)用[J]. 世界地質(zhì),2016,35(1):256–263. MENG Xu,LIU Sixin,WU Junjun,et al. Full waveform inversion of time-domain cross-hole radar and its field application[J]. Global Geology,2016,35(1):256–263.
[12] 馮德山,王珣. 基于GPU并行的時(shí)間域全波形優(yōu)化共軛梯度法快速GPR雙參數(shù)反演[J]. 地球物理學(xué)報(bào),2018,61(11):4647–4659. FENG Deshan,WANG Xun. Fast ground penetrating radar double-parameter inversion based on GPU-parallel by time-domain full waveform optimization conjugate gradient method[J]. Chinese Journal of Geophysics,2018,61(11):4647–4659.
[13] MELES G A,GREENHALGH S A,GREEN A G,et al. GPR full waveform sensitivity and resolution analysis using an FDTD adjoint method[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,2012,50(5):1881–1896.
[14] 劉敦文,徐國元,黃仁東,等. 一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探地雷達(dá)信號(hào)解釋研究[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展,2004,19(1):179–182. LIU Dunwen,XU Guoyuan,HUANG Rendong,et al. Study on a signal interpretation of GPR based on BP neural network[J]. Progress in Geophysics,2004,19(1):179–182.
[15] 袁克闊. 粒子群算法改進(jìn)及內(nèi)變量本構(gòu)模型參數(shù)反演[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2017,45(2):112–117. YUAN Kekuo. Improved particle swarm optimization and parameter inversion in internal variable constitutive model[J]. Coal Geology & Exploration,2017,45(2):112–117.
[16] 王升,陳洪松,付智勇,等. 基于探地雷達(dá)的典型喀斯特坡地土層厚度估測(cè)[J]. 土壤學(xué)報(bào),2015,52(5):1024–1030. WANG Sheng,CHEN Hongsong,F(xiàn)U Zhiyong,et al. Estimation of thickness of soil layer on typical karst hillslopes using a ground penetrating radar[J]. Acta Pedologica Sinica,2015,52(5):1024–1030.
[17] LINDSETH R O. Synthetic sonic logs:A process for stratigraphic interpretation[J]. Geophysics,1979,44(1):3–26.
[18] COOKE D A,SCHNEIDER W A. Generalized linear inversion of reflection seismic data[J]. Geophysics,1983,48(6):665–676.
[19] 周竹生,周熙襄. 寬帶約束反演方法[J]. 石油地球物理勘探,1993,28(5):523–536. ZHOU Zhusheng,ZHOU Xixiang. Band-constrained inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting,1993,28(5):523–536.
[20] FERGUSON R J,MARGRAVE G F. A simple algorithm for band-limited impedance inversion[R]. CREWES Research Report,1996,8(21):1–10.
[21] SCHMELZBACH C,TRONICKE J,DIETRICH P. High-resolution water content estimation from ground-penetrating radar reflection data by impedance inversion[J]. Water Resources Research,2012,48(8):8505.
[22] 李靜. 隨機(jī)等效介質(zhì)探地雷達(dá)探測(cè)技術(shù)和參數(shù)反演[D]. 長春:吉林大學(xué),2014. LI Jing. Ground penetrating radar detection and parameter in stochastic effective medium[D]. Changchun:Jilin University,2014.
[23] LI Jing,ZENG Zhaofa,LIU Cai,et al. A study on lunar regolith quantitative random model and lunar penetrating radar parameter inversion[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2017,14(11):1953–1957.
[24] 劉鈺. 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)波阻抗反演方法及其應(yīng)用研究[D]. 杭州:浙江大學(xué),2018. LIU Yu. The study of ground penetrating radar impedance inversion method and its application[D]. Hangzhou:Zhejiang University,2018.
[25] BUSCH S,KRUK J V D,BIKOWSKI J,et al. Quantitative permittivity and conductivity estimation using full waveform inversion of on ground GPR data[J]. Geophysics,2012,77(6):79–91.
[26] 張彬. 探地雷達(dá)中的逆時(shí)偏移及速度估計(jì)[D]. 長沙:中南大學(xué),2010.ZHANG Bin. Reverse time migration and velocity estimation of ground penetrating radar[D]. Changsha:Central South University,2010.
[27] BRADFORD J H. Measuring water content heterogeneity using multifold GPR with reflection tomography[J]. Vadose Zone Journal,2008,7(1):184–193.
[28] 薛桂霞,鄧世坤,劉秀娟. 逆時(shí)偏移在探地雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2004,32(1):55–57. XUE Guixia,DENG Shikun,LIU Xiujuan. An application of reverse-time migration in the ground-penetrating radar data processing[J]. Coal Geology & Exploration,2004,32(1):55–57.
[29] PARSEKIAN A D,SLATER L,NTARLAGIANNIS D,et al. Uncertainty in peat volume and soil carbon estimated using ground-penetrating radar and probing[J]. Soil Science Society of America Journal,2012,76(5):1911–1918.
[30] 高妍. 幾種速度分析方法的對(duì)比分析與應(yīng)用[J]. 工程地球物理學(xué)報(bào),2014,11(4):436–440. GAO Yan. Comparison of several velocity methods and application[J]. Chinese Journal of Engineering Geophysics,2014,11(4):436–440.
[31] TOLDI J. Velocity analysis without picking[J]. Geophysics,1989,54(2):191–199.
[32] ANNAN A P. Ground Penetrating Radar,in near surface geophysics[M]. Tulsa:Society of Exploration Geophysicists,2005.
[33] HUSMAN J A,SPERL C,BOUTEN W,et al. Soil water content measurements at different scales:Accuracy of time domain reflectometry and ground-penetrating radar[J]. Journal of Hydrology,2001,245(1/2/3/4):48–58.
[34] BERTEUSSEN K A,URSIN B. Approximate computation of the acoustic impedance from seismic data[J]. Geophysics,1983,48(10):1351–1358.
[35] ZENG Zhaofa,CHEN Xiong,LI Jing,et al. Recursive impedance inversion of ground-penetrating radar data in stochastic media[J]. Applied Geophysics,2015,12(4):615–625.
[36] 馮德山,戴前偉,何繼善. 探地雷達(dá)的正演模擬及有限差分波動(dòng)方程偏移處理[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006,37(2):361–365. FENG Deshan,DAI Qianwei,HE Jishan. Forward simulation of ground penetrating radar and its finite difference method wave equation migration processing[J]. Journal of Central South University(Science and Technology),2006,37(2):361–365.
[37] 馮德山,戴前偉. 探地雷達(dá)時(shí)域多分辨法(MRTD)三維正演模擬[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展,2008,23(5):1621–1625.FENG Deshan,DAI Qianwei. Application of the multi- resolution time domain method in three dimensional forward simulation of ground penetrating radar[J]. Progress in Geophysics,2008,23(5):1621–1625.
Common midpoint gather constraint-based impedance inversion of ground penetrating radar
DAI Qianwei1,2, NING Xiaobin1, ZHANG Bin1,2
(1. School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China; 2. Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metal and Geological Environment Monitoring, Ministry of Education, Central South University, Changsha 410083, China)
GPR impedance inversion is an effective method to obtain accurately the intrinsic parameters of the subsurface medium. This method relies on low frequency information provided by logging data, but it is rarely accompanied by drilling in practical applications. To solve the problem, the common midpoint velocity analysis is employed to provide more low frequency component information for impedance inversion of GPR to finely reconstruct the dielectric parameter of subsurface in the framework of velocity-constrained inversion technique. Firstly, a layer model is specifically set up as an example to verify the feasibility of the developed velocity- constrained inversion to regulate the initial model. Then, the impedance inversion test is performed on two random media models, result of mean relative error from the true model is 8.73%, which show that the overall structure is more consistent with the real model, and more importantly, the microstructure is also finely depicted. The proposed method is more efficient and economical in impedance inversion of ground penetrating radar with random medium model, with more detailed information contained in imaging results, the method is very feasible and applicable in the estimation of other physical parameters in soil investigation.
ground penetrating radar(GPR); impedance inversion; common midpoint(CMP); velocity analysis; parameter estimation
P631
A
10.3969/j.issn.1001-1986.2020.03.030
1001-1986(2020)03-0211-08
2019-10-11;
2020-01-27
國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41704128,41874148);湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2018JJ3636)
National Natural Science Foundation of China(41704128,41874148);Hunan Provincial Natural Science Foundation Project,China(2018JJ3636)
戴前偉,1968年生,男,湖南漣源人,博士,教授,從事電磁法理論及工程地球物理勘探的研究. E-mail:qwdai@csu.edu.cn
寧曉斌,1994年生,男,廣西玉林人,碩士,從事探地雷達(dá)方面研究工作. E-mail:631118892@qq.com
戴前偉,寧曉斌,張彬. 基于共中心點(diǎn)道集約束的探地雷達(dá)波阻抗反演[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2020,48(3):211–218.
DAI Qianwei,NING Xiaobin,ZHANG Bin.Common midpoint gather constraint-based impedance inversion of ground penetrating radar[J]. Coal Geology & Exploration,2020,48(3):211–218.
(責(zé)任編輯 聶愛蘭)