基于MCMC算法的磁共振探测地下含水模型评估方法研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

41604095

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

万玲

完成单位：

吉林大学

中文关键词：

磁共振; 马尔科夫链; 蒙特卡罗; 模型评估; 贝叶斯推断;

项目类型：

青年科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2017-01-01

结束日期：

2019-12-31

中文摘要：

为获取更准确的地下水分布信息，国内外学者研究了多种磁共振(MRS)反演方法，反演结果通常为随深度变化的含水量和弛豫时间分布情况。然而噪声的限制以及探测数据的不足，使得反演过程应该借助概率论进行模型推断，评估与数据一致的模型空间，而非仅寻找单一的最佳模型。因此，本项目采用马尔科夫链蒙特卡罗算法(MCMC)，以快速MRS正演计算为基础，依据MRS参数特征，定义并计算贝叶斯准则中各部分概率密度；通过制定兼顾后验分布模型有效采样和耗时最短原则的建议概率分布方案和模型接受概率标准，提高MCMC算法有效性；借助模型参数间相互关系分析，实现MCMC反演结果中各参数可靠性评定。最后通过实测数据，运用MCMC算法研究探测区域水文地质特征，与钻井资料对比验证所述方法实用性。本项目的研究将提供一套地下含水模型有效推测新方法，同时解决MRS反演非唯一性问题，为MRS地下水探测更广泛、有效地应用提供可靠技术支撑。