结合 PSO-NLCG 优化与自适应正则化的 TEM 三维反演方法

看见脚下的隐藏结构

现代生活中许多重要的资源与危险都藏于地下。工程师在施工前需定位旧矿道，水资源管理者要追踪含水层，地质学家则寻找金属矿体。本研究提出了一种更智能的方式，将地面测得的短暂电磁信号转化为清晰的三维地下图像，旨在提高现场勘测的精度、稳定性和实用性。

聆听地中衰减的信号

研究聚焦于瞬态电磁法：在地表放置一圈电线，注入短促电流脉冲，然后监听随之衰减的电磁场。衰减曲线的变化包含了不同地层和体块导电性的线索，而导电性又与岩性、含水量或空洞有关。把这些嘈杂且寿命较短的信号转成三维地图很困难，因为多种不同的地下构型可能产生相同的数据，而且测量常受电力线等干扰污染。

在拟合数据与合理地质图像之间取得平衡

为应对这一问题，作者将其表述为优化问题：寻找一组三维电性分布，既能最好地重现观测信号，又保持地质上合理。他们衡量拟议模型与数据的拟合度，并加入第二项对平滑、不过于锯齿状的结构进行约束。一个关键进步是，这种平滑权重并非固定不变。起初它较强，有助于在噪声下保持解的稳定；随着计算推进，它逐步放松，使模型能够在不被过度平滑的情况下锐化真实地下目标的形状与边界。

将广泛搜索与精细调优相结合

第二个要点是混合搜索策略，融合了两类数值方法。粒子群优化模拟一群简单探索者在广域内测试许多不同地下模型，有助于避免陷入较差的局部解。一旦全局搜索锁定了有前景的区域，非线性共轭梯度法便接手，利用局部梯度信息高效精细地改进模型。作者还加入了上下界以使模型值保持在现实范围内，以及停止规则以在改进微不足道时避免浪费计算资源。

在基准测试与合成地模型上的验证

研究团队首先将混合方法与一组常用来比较优化算法的标准数学测试函数进行对照。在简单和高度不规则的景观中，他们的组合方法始终比单独的群体或梯度方法更接近理论最优值，而运行时间仅比更快但不太精确的方法略长。随后他们将技术应用于含有一个或多个与周围介质电导率不同的板状体的计算机生成地下情景，并向模拟测量中加入了真实噪声。在这些测试中，传统方法要么扭曲形状、要么模糊边界、要么错位目标，而新方法在尺寸、深度和位置的恢复上更为准确。

在真实工地数据上的实证

最后，作者将方法应用于具有已知采空区的建筑工地的野外数据。新反演产生的测线和深度切片与大多数已知空洞的位置和深度范围吻合良好。在两处异常非常接近的区域，该方法有时会将它们合并，但总体空间匹配性很强，表明该方法在受控测试之外也具有鲁棒性。

为更安全决策提供更清晰的地下图

简言之，这项研究表明：将广域搜索与精细调优结合，并在模型逐步清晰时自适应调整平滑程度，可以生成更清晰、更可靠的地下三维图像。对于规划者、采矿者和环境工程师而言，这意味着通过地面测量更有可能发现隐藏结构、规避风险并合理利用地下空间。

引用: Jianqiang, C., Feng, Z., Xuhai, D. et al. A 3D inversion method of TEM combining PSO-NLCG optimization and adaptive regularization. Sci Rep 16, 16115 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-48117-x

关键词: 瞬态电磁, 三维反演, 地球物理成像, 优化算法, 地下结构