参数反演的若干预备知识

生命科学中的反演问题反演问题在生命科学研究中具有重要的地位。

反演问题是指根据已知的观测数据推断未知的模型参数。

在生命科学中，反演问题包含了众多应用，如药物发现、基因表达、蛋白质结构等。

通过反演问题，我们可以从实验数据中挖掘出隐藏在其背后的生物学规律，有助于生命科学的研究进程。

一、反演问题的数学模型反演问题需要数学方法进行建模，我们以蛋白质结构预测为例。

蛋白质结构的预测就是从蛋白质的氨基酸序列中预测其空间结构。

这是一个典型的反演问题。

由于蛋白质结构过于复杂，我们不能通过实验手段直接测定其具体结构。

因此，需要通过一定方法预测出蛋白质的结构。

我们可以将蛋白质的结构表示为参数向量，将氨基酸序列表示为观测数据。

然后我们利用数学模型，通过观测数据推断出参数向量，即蛋白质的结构。

这个数学模型就是把蛋白质结构和氨基酸序列之间的关系表示出来，这里，强调一下：这个模型并不是精确的，精确模型是不可能的，我们需要一个描述蛋白质和氨基酸之间关系的近似模型。

在这个数学模型中，我们需要找到一种表示蛋白质和氨基酸之间关系的函数，又称之为能量函数，记作E(x,θ)。

其中x为蛋白质结构的参数向量，θ为能量函数的参数向量。

我们的目标就是通过观测数据推断出θ的值，然后用θ来计算蛋白质结构的函数x。

这个问题就被转化为一个优化问题，即最小化观测数据和模型计算得到的蛋白质结构之间的距离，通过最小距离获得θ的值。

二、反演问题的一些难点反演问题在生命科学研究中存在很多难点。

一是数据不确定性。

生命科学研究中的实验数据很多都具有高度噪声，这使得观测数据的可信度比较低，这就需要在模型中考虑如何捕捉数据的不确定性。

二是模型选择问题。

反演问题的结果往往取决于所使用的数学模型以及所选择的先验假设，模型不对、先验不合理会影响结果的可靠性。

三是计算复杂度高。

由于反演问题的复杂性，计算时间是一个非常大的问题。

在处理大规模生物数据时，解决反演问题的速度通常是非常慢的。

[收稿日期]2006-09-23　[作者简介]陈清礼(1965-),男,1987年大学毕业,博士后,副教授,现主要从事地球物理勘探工作。

由MT 资料反演真谱参数的基本原理 陈清礼　长江大学地球物理与石油资源学院,湖北荆州434023中国地质大学(北京)资源学院,北京100083 胡文宝　油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),湖北荆州434023 李金铭　(中国地质大学(北京)资源学院,北京100083)[摘要]常规的大地电磁测深反演方法没有考虑岩矿石激电效应。

基于岩矿石激电响应的Dias 新模型,分别计算了3层模型的中间层在有极化与无极化2种情况下的视电阻率和相位曲线。

结果表明,2种情况下的视电阻率和相位曲线在高频段和低频段基本上重叠,而在中频段有明显的差异。

进而研究了从大地电磁测深复视电阻率资料反演地层的真谱参数的方法,推导了层状模型反演的基本公式并给出了相应的具体反演算法。

该算法能从M T 资料中提取激电谱参数,为解释提供更多的依据。

[关键词]大地电磁测深法(M T );激发极化(IP );激电响应;反演;真谱参数[中图分类号]P631144[文献标识码]A [文章编号]1000-9752(2006)06-0061-04大地电磁测深法(M T )[1,2]在我国油气勘探中得到了广泛的应用,尤其是在地震勘探困难地区。

例如,在中国东部深层勘探中,地震资料信噪比很低,严重影响了以古潜山成藏模式为研究对象的深层油气勘探进程;在南方广大碳酸盐地区,尤其是山区,地震勘探方法效果很不理想;在新疆南疆的山前地带,地震勘探基本上观测不到信号。

大地电磁测深法具有装备轻便,频带宽,勘探深度大,成本低等特点。

作为地震勘探方法的有效补充,在石油勘探中发挥了一定的积极作用。

然而,由于激发极化(IP )[3]效应,在大地电磁测深观测资料中含有激电响应。

把具有激电效应的M T 观测数据按照常规的M T 方法进行反演计算,所获得的反演结果与真实地层的电性参数会有一定程度的偏差。

农作物生化参数反演基本知识
1.叶绿素含量：叶绿素是植物进行光合作用的主要色素，其含量与作物的生长状况和生产力密切相关。

2.水分状况：通过反演可以评估作物冠层的水分状态，对旱情监测和灌溉管理有重要意义。

3.叶面积指数：表示单位地表面积上植物叶片总面积，直接影响光能利用率和作物产量。

4.植被覆盖度：衡量地面被植被所覆盖的比例，对于土地利用变化和生态环境评价十分关键。

5.蛋白质、碳水化合物等营养物质含量：这些生化成分影响作物营养价值和品质。

实现生化参数反演的过程一般包括以下几个步骤：
1.数据获取：收集遥感影像数据，结合同步的地面实测数据作为验证和校正依据。

2.光谱预处理：辐射校正、大气校正、几何校正等，确保遥感数据准确反映地物实际反射率。

3.特征提取：选择对生化参数敏感的波段或者构建特征变量，如归一化差值植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）等。

4.反演建模：运用统计学方法（如多元回归、主成分分析、人工神经网络等）或物理过程模型建立生化参数与遥感光谱之间的关系模型。

5.参数估计与验证：利用模型估算作物的生化参数，并通过实地采样测量结果验证模型精度和可靠性。

目录1背景和研究意义当前，世界各军事强国将制海权放在相当重要的位置，他们投入了大量的人力物力财力研究海洋环境信息的获取方法，以充分保证其政治、经济和军事利益。

而且，大约70%的地球表面被海洋覆盖。

声波可以行驶穿越海洋的距离超过数百公里。

因为它的相对易于传播，水下声音已被应用于各种用途的海洋的使用与探索[1]，如声场预报、声纳作用距离估算及目标定位等。

因此，通过对海底沉积物的各种实验、观测手段，开展现场调查和实验、理论研究，建立起在不同区域适用的海底地声学模型，并确定海底沉积物声学参数和力学参数以及其他物理参数之间的内在关系，从而实现用声学方法对海底沉积物的地质构造及地质属性进行测绘和分类识别具有重大意义。

其中，由于海底的作用，浅海声场相比深海声场更加复杂，海底中的各类声学参数，如密度、声速与衰减等变化都将改变上层流体中声场的分布[2]，进而影响到水下声音的应用，所以研究海底参数是十分必要的。

而我国的大部分海域为浅海，所以研究浅海声场参数具有重要的战略意义。

传统的海底表层参数测量方法多为采用海底采样实验室分析或将高频声学测量设备插入海底直接测量海底声速、衰减系数的原位测量方法。

但是，一般情况下这两种方法获得的海底声学参数只能是局地的，而且起伏较大，不易确定沉积层的厚度，[3]并且要耗费大量的人力和物力，而且采集到的样品由于脱离了原生态的海底，它的压力、温度等物理力学等参数会发生变化。

另一类常用的海底声学参数获取方法为地声反演，反演即是根据假设的模型，从测量得到的声场分布情况反推海底分层介质的特征。

[4]通常是利用一艘船发射声信号、另一艘船吊放接收阵接收声信号的双船实验，或一艘船发射、浮潜标接收的方式实验，两者距离数公里到数十公里，通过比对理论计算与实验测量的声场传播损失、简正波模态、垂直阵或水平阵声场空间结构、混响信号、脉冲波形等方法确定海底声学参数[3]。

反演获取的海底参数可以反映大距离尺度上的海底特征，是一个方便、经济、高效的途径 [5]。

第一章数据的加载jason是目前最常用的反演软件，它操作上的特点是它需要什么数据或参数就给它什么数据或参数。

下面是它的主窗口（图1）。

图1因为作反演之前已经将坨163区块进行了构造解释，所以可以直接从lanmark中将地震、测井、层位数据导入jason中，操作比较简单。

步骤如下：1、选择工区（即一个文件夹）主窗口——File——Select Project（图2），弹出图3。

选择一个工区，ok。

图2图32、数据的导入主窗口——Datalinks——Landmark——Landmark Link（2003）（图3），弹出图4。

图3图4A 工区的选择File——Seisworks project：选地震工区t163，ok。

（图5）图5File——Openworks project——选SHNEGCAI, 选井列表t163，ok。

（图5）此时，图5 窗口的状态栏将会发生变化，以上选择的工区将会显示。

（图6）图6B 地震数据的导入Select——Import——Seismic/property data（图7）,弹出图8。

选cb 3dv（纯波数据，作反演时一定要用纯波数据），ok。

图7图8C 层位数据的导入Select——Import——Horizons，选择反演时需要的层位和断层（图9）。

图9D：井数据的导入Select（图7）——wells，弹出图10。

选择需要的井，ok。

图10E：数据的传输Transport——Import，以上所选的landmark中的数据将传入jason中。

图11第二章合成记录的建立在jason上建合成记录的特点是精度高，但随意性大。

建立合成记录的步骤是:井曲线、地震数据、子波的加载，子波的编辑和评价，合成记录的生成和编辑。

1、井曲线、地震数据、子波的输入主窗口——Analysis——Well log editing and seismic tie（图1），弹出图2。

图1图2Input——well，选择要输入的井，例如：T714_e。