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重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,本文提出了一种快速计算灵敏度矩阵的方法.因为联合反演对内存的要求增大,本文选择有限内存BFGS拟牛顿法求解反演问题.本文通过再加权的方法实现深度加权.文中利用单一分量的反演结果来预测异常体的埋深信息,随后将埋深信息结合到深度加权函数中,将其用于多分量组合反演计算.给出了模型试验,发现预测得到的异常体的埋深信息与其实际埋深存在偏差,但是将这一信息应用到反演计算,能够得到与真实模型一致的结果.之后,本文通过模型试验来探究重力和重力梯度联合反演的优势,发现将重力和重力梯度数据联合,能够识别出额外的噪声,反演得到的模型更加合理.但是,对于不同分量组合得到的反演结果是相近的,反演模型的提高很小.最后,将联合反演方法应用到美国路易斯安那州Vinton岩丘的实际数据中,结果显示,将重力和重力梯度数据联合反演,反演模型得到了提高,反演得到的结果与地质资料吻合. 相似文献
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在位场数据边界识别传统方法理论的基础上,前人研究了各种场源边界增强技术来提高信噪比和定位精度,但仍然存在受噪声影响大、场源边界不够收敛等问题。本文在传统边界识别方法的基础上进行改进,利用小波变换与传统方法相结合来增强对噪声的压制能力,并且提出了幂次变换法对识别出的边界进行有效收敛。将改进方法与传统方法应用于地质体的边界识别;同时选取3种传统数值计算方法,结合模型数据、四川盆地重力异常数据及朱日和地区磁异常数据进行对比分析。结果表明：小波结合幂次变换法能够有效识别出研究区域内地质体的边界,能很好地起到压制噪声的作用;并且识别出的边界收敛,提高了边界识别的精度,在边界识别中取得了良好的效果。 相似文献
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为了解决构造识别中多个断层不能同时识别倾向的问题,提出了利用断裂构造重力异常水平导数的分布特征实现的倾向成像技术,即断裂水平导数变化率较小的一侧指示断裂的倾向;由此可直接标识出断裂的特征,避免了以往该类方法复杂的运算。将这种技术应用到松辽盆地的实测重力异常的处理中,获得了松辽盆地的构造特征。松辽盆地东西两侧具有明显的重力异常差异,但已有的电法、地震资料难以揭示这种差异的原因。笔者以地震数据为约束,利用重力数据进行松辽盆地地层界面的反演,获得了莫霍面及以下的界面特征;认为松辽盆地重力异常差异的原因是松辽盆地莫霍面下方10 km存在一个界面,且由于太平洋板块的俯冲造成该界面在松辽盆地发生了较大的起伏,从而呈现异常的变化。 相似文献
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重力场向上延拓是稳定且收敛的过程,而向下延拓是不稳定且发散的过程。为此,本文提出一种重力场向下延拓新方法。首先,对重力场及其垂向一阶导数向上延拓,得到不同高度的重力场垂向导数;然后,基于求解微分方程的三阶Adams-Bashforth多步法,推导出稳定的向下延拓公式;最后,为验证本文方法,将其分别应用于模型数据和实际数据。理论模型试验及误差曲线表明,相对于经典下延方法——傅里叶变换下延法和积分迭代下延法,新方法三阶Adams-Bashforth公式法下延过程稳定,边界效应不明显,下延深度可达5倍点距,下延结果与真实值的相对误差更小,结果更准确。将本文方法应用于加拿大某区实测航空重力数据,得到有效且准确的下延结果,能够识别和圈定一些细小异常特征。 相似文献
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边界识别对地质构造解释具有十分重要的意义,其可以指出地下断层、接触带和其他构造单元的边界位置.现有的边界识别滤波器大多数基于重力梯度数据及其水平和垂直导数.然而,这些传统方法具有一定的局限性,对噪音的敏感,且不能有效的均衡深浅异常的振幅,尤其是当测量异常中同时出现正异常和负异常将产生假的边界结果,对后期构造解释带来误导.针对传统方法的缺点,本文提出Tilt-Eigen边界识别方法,利用重力梯度结构张量矩阵特征值通过倾斜角计算结果的最大值实现边界识别.通过理论模型试验,该方法不仅能均衡深部浅部振幅异常的边界,避免引入额外的虚假边界异常,且识别的边界结果更加准确、收敛.将Tilt-Eigen方法用于南海实际重力数据处理,获得了20条比较清晰的边界结果.根据这些边界结果,本文推断红河断裂往ES方向延伸到南海南部区域后,开始朝正南方向延伸,与越东万安断裂相连接;推断出南沙海槽东北部为古南海缝合带,而其西南部并不是缝合带,缝合带位于其南侧的文莱沙巴附近;将南海分为8个地质构造单元. 相似文献