基於MCMC算法的磁共振探測地下含水模型評估方法研究

《基於MCMC算法的磁共振探測地下含水模型評估方法研究》是依託吉林大學，由萬玲擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於MCMC算法的磁共振探測地下含水模型評估方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：萬玲
• 依託單位：吉林大學

項目摘要

為獲取更準確的地下水分布信息，國內外學者研究了多種磁共振(MRS)反演方法，反演結果通常為隨深度變化的含水量和弛豫時間分布情況。然而噪聲的限制以及探測數據的不足，使得反演過程應該藉助機率論進行模型推斷，評估與數據一致的模型空間，而非僅尋找單一的最佳模型。因此，本項目採用馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法(MCMC)，以快速MRS正演計算為基礎，依據MRS參數特徵，定義並計算貝葉斯準則中各部分機率密度；通過制定兼顧後驗分布模型有效採樣和耗時最短原則的建議機率分布方案和模型接受機率標準，提高MCMC算法有效性；藉助模型參數間相互關係分析，實現MCMC反演結果中各參數可靠性評定。最後通過實測數據，運用MCMC算法研究探測區域水文地質特徵，與鑽井資料對比驗證所述方法實用性。本項目的研究將提供一套地下含水模型有效推測新方法，同時解決MRS反演非唯一性問題，為MRS地下水探測更廣泛、有效地套用提供可靠技術支撐。

結題摘要

本項目基於對地下水直接探測的磁共振技術（簡稱MRS技術），解決傳統磁共振反演方法僅尋找單一的最佳模型，所帶來的地下水分布信息不準確問題。傳統反演方法中MRS反演結果通常為隨深度變化的含水量和弛豫時間分布情況，而受實際噪聲的限制以及探測數據的不足，使得反演過程應該藉助機率論進行模型推斷，評估與數據一致的模型空間，減小反演結果的多解性。因此，本項目採用馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法(MCMC算法)，研究了基於矩形發射線圈的磁共振激發場和靈敏度核函式計算方法，並以快速MRS正演計算為基礎，依據MRS參數特徵，定義並計算了貝葉斯準則中各部分機率密度；通過制定兼顧後驗分布模型有效採樣和耗時最短原則的建議機率分布方案和模型接受機率標準，提高了MCMC算法有效性；藉助模型參數間相互關係分析，實現了MCMC反演結果中各參數可靠性評定。同時項目負責人研究了建模法、時頻峰值濾波算法和頻域對稱法等多種數據預處理方法，用以提高MRS探測數據信噪比，保證了MCMC反演算法的有效實施。基於本項目研究成果，累計發表SCI論文3篇，申請發明專利1項，授權計算機軟體著作權1項。本項目的研究提供了一套地下含水模型有效推測新方法，同時解決了MRS反演非唯一性問題，為MRS地下水探測更廣泛、有效地套用提供了可靠技術支撐。後續，項目負責人將把本項目研究成果套用於更多MRS野外實際探測中，同時將深入研究一種變維MCMC反演方法，進一步提高MRS反演結果的準確性。