大规模复杂重磁问题的高阶紧致有限差分快速正演

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    42004120
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0408.油气地球物理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2021-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The fast and accurate three-dimensional gravity and magnetic modeling is the core engine of the interpretation and inversion of gravity and magnetic data. It is also one of the research hotspots and frontiers in the field of exploration geophysics. At present, the traditional gravity and magnetic forward modeling methods for solving partial differential equation (PDE) have only second-order accuracy. When computing potential field and gradient tensor from the obtained gravitational or magnetic potential, the traditional numerical differentiation methods inevitably lose accuracy. To overcome this problem, the project plans to present an accurate and fast forward modeling method for large-scale complex gravity and magnetic problems based on high-order compact difference schemes. Firstly, we intend to construct a high-order compact difference schemes on a non-uniform structured grid, and exploit the Extrapolation Cascadic Multigrid (EXCMG) method to accelerate the solution of large-scale linear equation systems. It can greatly improve the accuracy and efficiency of gravity or magnetic field and gradient modeling. Then, to accurately approximate the underground complex geological structure and arbitrary undulating terrain, we apply the immersion interface method to modify the above high-order compact difference schemes. So that we can realize high-accurate forward modeling for complex gravity and magnetic problems with terrain. Finally, some international standard models and actual models are used to verify the accuracy and efficiency of the new method. The expected results can not only realize the high-accurate and fast forward modeling for potential field and gradient tensor of complex gravity and magnetic models, but also provide dynamic support for inversion of actual measured data. It has important scientific significance and practical application value.
高精度快速三维正演是重磁数据解释和反演成像的核心引擎,是当前勘探地球物理领域的研究热点和前沿之一。针对基于偏微分方程的传统正演方法不能同时高精度地获得重磁场和梯度的关键难题,本项目拟提出一种基于高阶紧致差分算法的大规模复杂三维重磁快速高精度正演新方法。该方法首先构建适用于非均匀结构化网格的高阶紧致差分格式,结合外推瀑布多网格算法求解大规模线性方程组,大幅度提高重磁场及梯度的求解精度和效率。然后,利用浸入界面法修改高阶紧致差分格式,精确逼近地下复杂地质构造和任意起伏地形,实现带地形复杂重磁问题的高精度计算。最后,通过国际标准测试模型和野外实际模型验证算法的计算精度和效率。预期的研究成果不仅可实现复杂重磁模型的场和梯度的高精度快速计算,而且能为野外数据反演提供动力支持,具有重要的科学意义和实际应用价值。

结项摘要

高精度快速三维正演是重磁数据解释和反演成像的核心引擎,是当前勘探地球物理领域的研究热点和前沿之一。针对基于偏微分方程的传统正演方法不能同时高精度地获得重磁场和梯度的关键难题,本项目开展了基于高阶紧致(High-Order Compact, HOC)有限差分算法和外推瀑布式多网格(Extrapolation Cascadic Multigrid Method, EXCMG)算法的大规模复杂模型三维重磁快速高精度正演新方法研究。主要开展了以下工作:1)结合非均匀结构化网格上的HOC有限差分格式,应用五次拉格朗日插值和完整的Richardson外推技术,开发了一种改进的EXCMG算法,用于解决具有边界/内层的三维对角各向异性对流扩散问题;2)针对基于PDE的传统正演方法不能同时高精度地获得重磁场和梯度地关键难题,实现了基于非均匀六面体网格高阶紧致差分离散格和求导算子实现了3D重磁场及其梯度张量的高精度快速正演;3)为了适应复杂的地质结构,同时考虑到计算效率,在非均匀网格高阶紧致差分离散的基础上,基于四次插值和完全的Richardson外推在非均匀直线网格上构造新的广义外推瀑布式多重网格方法,实现了大规模重磁场的快速计算;4)针对复杂结构和地形模型,项目基于浸入界面法修改了高阶紧致差分格式,初步实现了复杂重磁问题的高精度正演计算。结果表明:1)HOC方案可以高精度地产生重磁场及其梯度张量,相比传统的有限差分方法而言,提高了至少1阶的收敛精度;2)改进的EXCMG算法比预处理的BiCGStab方法和最先进的AMG求解器收敛速度要快得多,极大地加速了大规模三维重磁问题的正演速度。研究成果在理论上具有创新性,不仅可实现复杂重磁模型的场和梯度的高精度快速计算,而且能为野外数据反演提供动力支持,具有重要的科学意义和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Three-dimensional forward modelling of gravity field vector and its gradient tensor using the compact difference schemes
利用紧致差分格式对重力场矢量及其梯度张量进行三维正演建模
  • DOI:
    10.1093/gji/ggaa511
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    GEOPHYSICAL JOURNAL INTERNATIONAL
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Pan, Kejia;Zhang, Zhihao;Tang, Jingtian
  • 通讯作者:
    Tang, Jingtian

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其他文献

一种用于二度磁性体源位置估计的新方法
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  • 发表时间:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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