本文介绍了如何使用ttcrpy库进行三维射线追踪，并基于此实现跨孔CT的高斯牛顿反演算法。文章详细阐述了ttcrpy的正演过程，展示了速度模型的建立和初至走时数据的获取。接着，提供了反演结果，并分享了对应的python正演和反演代码片段。
基于ttcrpy(三维射线追踪)的跨孔CT高斯牛顿算法及python代码分享（1）
ttcrpy是加拿大学者伯纳德·吉鲁（Bernard Giroux）于2021年发布的开源python库，详见（https://github.com/groupeLIAMG），参考文献（Giroux B. 2021. ttcrpy: A Python package for traveltime computation and raytracing.
SoftwareX, vol. 16, 100834. doi:10.1016/j.softx.2021.100834
）。
ttcrpy库包含了三种射线追踪方法：快速扫描算法（FSM）、最短路径法（SPM）、动节点最短路径法（DSPM）。包含其二维与三维的实现。
ttcrpy库中给出了2D矩形网格和三角形网格、3D正六面体与四面体网格等网格剖分形式，对于非规则网格，要利用python中的vtk库和pygmsh库生成。
本博文借助ttcrpy中射线追踪算法，实现跨孔CT的高斯牛顿反演算法。
一、ttcrpy正演
建立速度模型，高速体（4000m/s），低速体（2000m/s）,模型图如下：
利用ttcrpy对此模型进行射线追踪，得到一组初至走时数据：
射线路径：
二、ttcrpy反演
反演结果如下：
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