pygimli

pyGIMLi - 地球物理インバージョン

クイックリファレンス

import pygimli as pg
from pygimli.physics import ert, srt

# Load ERT data
data = ert.load("survey.ohm")

# Invert
mgr = ert.ERTManager(data)
model = mgr.invert(lam=20, verbose=True)

# View result
mgr.showResult()

主要なクラス

クラス	用途
pg.Mesh	有限要素メッシュ
pg.DataContainer	測量データとジオメトリ
pg.Inversion	基本インバージョンフレームワーク
ert.ERTManager	ERT の処理とインバージョン
srt.SRTManager	地震屈折法インバージョン

基本操作

ERT データの読み込みと表示

import pygimli as pg
from pygimli.physics import ert

data = ert.load("survey.ohm")
print(f"Measurements: {data.size()}")
ert.showData(data)  # Pseudosection

ERT インバージョン

from pygimli.physics import ert

mgr = ert.ERTManager(data)
model = mgr.invert(
    lam=20,          # Regularization
    verbose=True
)
mgr.showResult()
resistivity = mgr.model

地震屈折法

from pygimli.physics import srt

data = srt.load("traveltimes.sgt")
mgr = srt.SRTManager(data)
model = mgr.invert(lam=30, zWeight=0.3)
mgr.showResult()

カスタムメッシュの作成

import pygimli as pg
from pygimli.physics import ert

data = ert.load("survey.ohm")
mesh = pg.meshtools.createParaMesh(
    data.sensors(),
    quality=34.0,
    paraMaxCellSize=5,
    boundary=2
)
pg.show(mesh)

保存とエクスポート

# Save mesh and model
mgr.mesh.save("result_mesh.bms")
pg.save(model, "resistivity_model.vector")

# Export to VTK for ParaView
mgr.mesh.exportVTK("result", mgr.model)

アレイの種類

コード	アレイ
wa	ウェンナー・アルファ
wb	ウェンナー・ベータ
dd	ダイポール・ダイポール
pd	ポール・ダイポール
pp	ポール・ポール
slm	シュランベルジャー
gr	勾配

データ形式

形式	拡張子	説明
BERT/pyGIMLi	.ohm	統一データ形式
Syscal	.txt	IRIS エクスポート
Res2DInv	.dat	2D インバージョン形式
ABEM	.ohm	ABEM Terrameter
SRT	.sgt	地震走時

代替手段との使い分け

シナリオ	推奨
一般的なアレイを使った標準的な ERT インバージョン	pyGIMLi - 最もシンプルな API、組み込みのアレイタイプ
地震屈折法トモグラフィー（SRT）	pyGIMLi - SRT マネージャーを統合
複数手法によるインバージョン（DC、磁気、重力、EM）	SimPEG - より広範な手法に対応
レポート作成を伴う商用 ERT 処理	Res2DInv - 業界標準、GUI ベース
カスタム順解析演算子や研究向けの柔軟性	SimPEG - よりモジュール化された設計
FEM ベースの地球物理モデリング	pyGIMLi - ネイティブの FEM メッシュに対応

次の場合は pyGIMLi を選んでください：最小限のコードで浅部地球物理インバージョン（ERT、SRT、IP）を行う必要がある場合です。マネージャークラス（ERTManager、SRTManager）を使えば、データの読み込みからインバージョン、可視化までのワークフロー全体を数行で処理できます。

次の場合は pyGIMLi を避けてください：浅部以外の手法が必要な場合（SimPEG を使用してください）、または商用グレードのレポート作成パイプラインが必要な場合です。

よくあるワークフロー

ERT データのインバージョンと可視化

• ert.load("survey.ohm") で ERT データファイルを読み込む
• データを確認する：data.size() で測定数を調べ、擬似断面をプロットする
• 外れ値や不良データ点を削除する
• データを使って ERTManager を作成する
• インバージョンを実行する：mgr.invert(lam=20)（最初は高めのラムダ値を使用）
• カイ二乗値を確認する（目標値は約 1）
• mgr.showResult() で結果を可視化する
• ParaView 用にメッシュとモデルを VTK にエクスポートする：mgr.mesh.exportVTK()
• 必要に応じてラムダ値と zWeight を調整し、再度インバージョンする

インバージョンのヒント

1. 高めのラムダ値（50～100）から始めて、徐々に下げます
2. データ品質を確認し、インバージョンの前に外れ値を削除します
3. 層状構造には zWeight < 1 を使用します
4. カバレッジを確認します。カバレッジが低いと、分解能が低くなります
5. カイ二乗値が約 1 であれば、過学習せずに良好に適合していることを示します

参考資料

• 地球物理学的手法 - 対応する手法とワークフロー
• メッシュ生成 - メッシュの作成と品質管理

スクリプト

• scripts/ert_inversion.py - ERT インバージョンのワークフロー全体