基于python的三维射线追踪库-ttcrpy详解（3）

继续研究ttcrpy二维射线追踪，实现多发射点，多接收点的射线追踪。

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基于python的三维射线追踪库-ttcrpy详解（3）
- 1、模型一
- 2、模型二
- 3、模型三
- 4、python代码
- - 此代码在spyder上运行
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1、模型一

2、模型二

3、模型三

4、python代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Apr 27 15:37:28 2022@author: 86159
"""import ttcrpy.rgrid as rg
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time# 创建网格
x = np.arange(1,11.0)
z = np.arange(1,12.0)# 创建速度模型
v = 2000*np.ones((x.size,z.size))
v1 = 4000*np.ones((4, 4))# index = [2,3]
# v[5:7,5:8] = v1
v[2:6,2:6] = v1fig, ax = plt.subplots()cs = plt.pcolor(v,cmap='jet')
fig.colorbar(cs)
plt.show()# 给定发射点和接收点的坐标
srcs = np.array([[1,1.5],[1,2.5],[1,3.5],[1,4.5],[1,5.5],[1,6.5],[1,7.5],[1,8.5]])
# src = np.array([[1,1.5]])
rcv = np.array([[10,1.5],[10,2.5],[10,3.5],[10,4.5],[10,5.5],[10,6.5],[10,7.5],[10,8.5]])# 离散网格
grid = rg.Grid2d(x, z, cell_slowness=False)# 速度转换为慢度
slowness = 1./vtt_all = np.empty(0)
rays_all = list()
for s in srcs:src = np.array([s])tt, rays = grid.raytrace(src, rcv, slowness, return_rays=True)tt_all = np.append(tt_all,tt)rays_all = rays_all + rays# print(src)
# print(rcv)
# tt, rays = grid.raytrace(src, rcv, slowness, return_rays=True)
# 绘制走时图
plt.figure(2)
plt.plot(tt_all, 'r-o')
plt.show()plt.figure(3)
# 绘制射线路径图
for r in rays_all:plt.plot(r[:,0],r[:,1],'r-*')

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