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重力测量观测得到的重力异常,反映的是不同深度和不同尺度异常源的叠加效应。在理论上,只有进行适当的异常分解,才能较为准确地反演异常体的物性与几何参数。这里首先对重力异常进行小波多尺度分解,再通过频谱分析求出各层对应的中心深度,然后确定各层的平均密度,用广义线性反演方法反演各层密度的扰动,进而得到各层的密度分布。通过塔里木盆地的重力异常的多尺度分析和密度反演应用实例,显示了多尺度反演方法对区域重力异常的有效性和应用价值。 相似文献
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新疆色尔特能地区视密度和视磁性的反演 总被引：1，自引：0，他引：1
将起伏地形上测量的重力异常和磁异常,延拓至平均水平面;对平面上的场进行不同深度层源的切割分离;再将各层的场向下延拓至相应的深度,并反演出该深度层的密度和磁化强度结构。以此得到的密度和磁化强度,反映该深度层密度和磁性的近似分布,称为视密度和视磁性反演。本方法反演速度很快,在主频1.73 GHz的微机上,完成71×81数据点反演的计算时间为10s。这里以新疆色尔特能地区的实例说明这种方法的反演效果。 相似文献
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重力异常三维反演——视密度成像方法技术的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
将起伏地形上测量的重力异常,延拓至平均水平面;对平面上的重力场进行不同深度层源的切割分离;再将各层的重力场向下延拓至相应的深度,并反演出该深度层的密度结构.以此得到的密度,反映该深度层密度的近似分布,故称为视密度成像.在重力场的曲面向下延拓过程中,采用了新的延拓方法——迭代法,延拓深度大,延拓过程稳定;且不需解线性代数方程组,避开了制约三维反演实用化的计算时间的瓶颈问题.在主频1.73 GHz的微机上,完成71×81数据点反演的计算时间为10 s.以新疆一个地区的实例说明这种方法的反演效果. 相似文献
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《物探与化探》2020,(2)
本文将深度学习与重力异常体识别结合,基于近年来在图像识别邻域取得优异效果的卷积神经网络,将重力观测等值线图看作待识别的二维图像,将地下重力异常体的空间参数看作识别输出,从而形成适用于异常体识别的卷积神经网络模型。在训练中,随机生成大量不同参数的三维异常体模型,正演得到其重力观测二维数据,用异常体模型参数标签和重力数据训练卷积神经网络。在模型算例中测试训练好的网络模型,其识别准确性良好。同时,相比于传统神经网络从二维重力测线中识别异常体的埋深,卷积神经网络可从二维的重力数据识别三维异常体的埋深和大小信息。最后,将网络应用于澳大利亚Kauring地区重力观测数据,异常体识别结果与前人研究结果相符。说明卷积神经网络具泛化能力,可用于识别实测重力异常体,结果可靠。 相似文献
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《物探化探计算技术》2015,(4)
重力张量是重力位的二阶导数,与传统的重力测量相比,重力张量具有更高的分辨率。协同克里格法是地质统计学中常见的一种方法,使用协同克里格法对三维重力张量各分量数据进行随机反演。由于位场数据在深度方向上的分辨率较低,因此需通过使用深度加权函数和钻孔数据来解决这一问题,对比了带深度加权和带钻孔数据的协同克里格反演结果。反演结果表明,协同克里格法能够较好地反演重力张量各分量数据,两种方式都能够较好地反演出地下异常位置,带深度加权的协同克里格法反演出来的密度值与实际值有一定的偏差,而带钻孔数据的协同克里格法能够较好地反演出剩余密度值,并且对于不同埋深的异常体都能很好地反映。 相似文献
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刘高村王绪本袁崇鑫李德伟谢卓良 《物探化探计算技术》2023,(4):484-496
传统大地电磁反演通常是基于确定性梯度的迭代求解,不仅需要大量时间计算雅可比矩阵,还依赖于初始模型的输入和正则化因子等参数的设置。近年来学者们不断引入机器学习方法以试图改善大地电磁反演,该方法不需要计算雅可比矩阵,不用输入初始模型,训练好的网络仅需几毫秒就可实现反演成像。这里利用Google团队提出的Transformer神经网络经典框架搭建大地电磁数据和模型之间的映射网络,以9240组正演数据为样本,对Transformer网络参数进行训练。采用南非开源大地电磁数据,实现了由视电阻率图像到电阻率模型的反演成像。研究表明:①经训练后的Transformer网络可以较准确的反映出异常体位置和大小;②网络实现了简单的矩阵并行化运算,大幅度提高训练的效率,且成像效率高于传统的反演。 相似文献
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本文提出一种由棱柱体产生的重力异常的模拟与反演方法，上述问题在波数域已到得了解决。在波数域解重力正问题，此时，功率谱可表述为深度，厚度，水平尺寸和棱柱体的密度的函数，场源的几何形状和密度为初值，用迭代沿脊回归算法求出反演结果，这种方法已用几个数值模拟和野外实际数据频谱来评价。重力源的质量结果与前人结果类似。 相似文献
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Detailed gravity data integrated with geological data and mining well data are analysed to constrain the shape of the Triassic evaporitic body at Jebel El Mourra (northern Tunisian Atlas) and the mechanism of its emplacement at the surface. The gravity data analysis included the construction of a gravity anomaly maps, and synthetic and forward 2.5D gravity models. The complete Bouguer and residual gravity anomaly maps indicate a positive amplitude gravity anomaly over the Triassic evaporitic outcrops and prominent NE–SW‐trending features associated with the boundary of the Triassic rocks and surrounded layers. A NW–SE‐trending gravity model that crosses the Triassic evaporitic outcrop at Jebel El Mourra shows that the positive gravity anomaly can be explained by a deep‐rooted salt diapir. Conventional models of salt dome formation suggest that they produce negative gravity anomalies; however, this study shows that this model is not universal. The studied area is an example of a diapir expressed by positive gravity anomaly and this result is supported by synthetic gravity models at different stages of salt piercing. 相似文献
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Parker快速富氏变换反演单一密度界面存在两方面问题：一是求解目标界面重力异常难度较大;二是受正演速度及反演参量维数的限制,不能对界面进行精细划分.拟神经网络BP算法的引入,首先解决了快速三维正演问题,又突破了反演参量维数的限制,实现快速收敛,有效解决两个或多个密度界面的反演问题.在实际应用中,先用密度“补偿法”正演求取剩余生力异常,然后利用拟神经网络BP算法同时反演两个二维密度界面,拟合求得两个界面的深度异常,在此基础上预测煤田. 相似文献
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相比重力数据,重力张量数据通常包含更多的异常信息。本文根据重力数据与重力张量数据的关系,利用位场转化技术,将重力张量数据应用于传统的Parker-Oldenburg密度界面反演算法中。通过模型试验,证明了在网格间距较大或者数据存在一定噪音时,使用本文算法进行反演能得到更好的效果。实验结果说明利用重力张量数据可以有效地提高密度界面反演的分辨率。 相似文献
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场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性. 相似文献
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基于德令哈地区最新1∶25万重力数据,结合相关已知资料,进行了重力异常新提取和反演解释,研究表明,德令哈地区现今的重力异常特征能够反映基底构造。本文通过小波断裂分析方法,解释了14条区域性断裂构造,通过帕克法密度界面反演计算,划分了德令哈地区“五凹三隆”基底结构,明确了德令哈现今区域基底的隆凹格局,推断了基底隆起凹陷起伏变化及深度,并和部分前人认识成果做了归属及补充完善。笔者希望通过本次研究,对后续德令哈地区特别是柴东盆地深部构造分析、成矿作用、油气资源预测等研究起到相应的指导意义。 相似文献
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利用实测重力垂直梯度反演长白山地区一剖面的深部构造 总被引：3，自引：0，他引：3
针对重力梯度高分辨率的特点,利用在长白山地区实测的重力垂直梯度数据,采用梯度空间参量图反演其深部构造。台阶模型试验表明: 重力梯度空间参量图能给出构造倾角和倾面的信息,结合重力梯度剖面和梯度空间参量图可以构建出地下构造的几何模型,进而对一些复杂构造进行解释。通过对比实测布格重力异常和实测重力梯度异常,重力梯度比重力异常的分辨率更高; 将梯度法应用到实测重力梯度数据的处理中,结果表明: 该方法对确定密度变化界面的水平位置和深度具有非常好的效果。 相似文献
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Arkoprovo Biswas 《Journal of the Geological Society of India》2016,88(4):493-502
Inversion of self-potential anomaly for 2-D inclined sheets of infinite horizontal extent has been studied. Least-square inversion and very fast simulated annealing global optimization has been used to model the five parameters of self potential anomaly. The method of least square and very fast simulated annealing global optimization method is compared and analyzed. Very fast simulated annealing can model the noisy and field data of self potential anomaly very precisely than linear inversion technique. However, time taken by very fast simulated annealing inversion is larger than linearized inversion. The comparative analysis has been done on synthetic data (noise free and noisy) and two field data from Bavarian woods anomaly, Germany and Surda anomaly, India to show the efficacy of both the methods. The estimated parameters were compared with those from previous studies using various global optimization algorithms, mainly neural network, genetic algorithm and particle swarm optimization on the same field data sets. It can be concluded that the global optimization algorithms considered in this study were able to yield compatible solutions with those from least-square methods. The present global optimization method is in good agreement with the other global optimization methods in terms of results and computation time. 相似文献