直流电阻率测深正演程序

直流电阻率测深正演程序通常需要考虑以下几个方面：

1. 电极排列方式：电极排列方式有很多种，如Wenner、Schlumberger、深部电极法等。根据不同的电极排列方式，需要采用不同的电极间距和电极数目。

2. 介质模型：为了进行正演计算，需要对测量区域的地下介质进行建模，即确定介电常数和电导率等物理参数的空间分布。

3. 计算方法：根据所选的电极排列方式和介质模型，可以采用不同的计算方法，如有限元法、有限差分法等。

基于以上考虑，可以编写直流电阻率测深正演程序。以下是一个简单的示例程序，采用Wenner四电极法，有限元法进行计算：

import numpy as np
from scipy.sparse import diags
from scipy.sparse.linalg import spsolve

# 设置参数
a = 1.0  # 电极间距
n = 10   # 电极数目
h = 1.0  # 离散步长
rho = np.array([100, 500, 1000, 2000])  # 介质电阻率

# 构建电极位置矩阵
E = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n-i):
        E[i, j+i] = 1.0

# 构建离散化矩阵A和右端向量b
m = int(1/h) + 1
A = diags([-1, 2, -1], [-1, 0, 1], shape=(m-2, m-2)).toarray()
b = np.zeros((m-2, 1))
for k in range(len(rho)):
    # 计算电导率和电位系数
    sigma = 1.0 / rho[k]
    p = np.zeros((m, 1))
    for i in range(m):
        p[i] = np.sum(E[i, :]) * a
    q = np.zeros((m-2, 1))
    for i in range(m-2):
        q[i] = (p[i] - p[i+2]) / (2*h*a)
    # 构建离散化方程
    A1 = sigma * A / a
    b1 = -q * sigma
    # 解方程
    phi = spsolve(A1, b1)
    # 计算电势差
    V = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(n-i):
            k = i + j
            V[i, j] = phi[k] - phi[k+1]
    print("rho = ", rho[k])
    print("V = ", V)

这个程序可以计算不同电阻率分布下的电位系数和电势差，从而得到测深曲线。需要注意的是，这个程序仅仅是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多复杂的情况，如地下介质非均匀性、电极接触电阻等。