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1.
基于不同测量高度重力场及其梯度数据可同时对应同一场源并用于反演场源位置的分析原理,拓展不同高度场数据在欧拉反褶积法中的应用范围.首先,立足于对欧拉反褶积方法的理论研究基础,提出不同高度数据融合联合欧拉反演公式.其次,在理论模型上对多种高度数据联合反演做了测试分析计算,验证了不同高度场数据融合联合欧拉反褶积法能够改善位场解释中单一观测面数据计算带来的解的发散问题,收敛过程由此改善.最后,将本文方法应用于龙门山地区实际重力数据的解释,获得了研究区断裂分布特征.  相似文献   
2.
基于深度学习的重力异常与重力梯度异常联合反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文深度学习反演算法的实现奠定了基础;其次对大量的不同密度模型进行正演计算获得样本数据集;然后设计了一种端到端的深度学习网络结构(GraInvNet),再利用样本数据对该网络结构进行训练;最后进行反演预测.组合模型试验表明,多维度数据联合反演相比单一分量反演其结果更“聚焦”,且与模型边界高度吻合,并且对于复杂模型的姿态与物性预测具有极为显著的优势,以及对于含噪声数据的反演,其质量也不会降低;Vinton岩丘实测重力数据也验证了文中方法的有效性;从而证明了深度学习在重力数据的高效高精度反演方面具有的巨大潜力.  相似文献   
3.
与声波被动源数据相比,弹性波被动源数据含有更加丰富的地下地质信息.弹性波被动源数据合成的虚拟炮记录中,同样存在表面相关多次波,影响数据的后续处理以及对地下地质构造的准确判断.对弹性波被动源数据合成的虚拟炮记录进行多次波的预测与匹配相减,将比声波数据更加困难.本文提出弹性波被动源数据一次波估计方法,针对各向同性介质条件下的弹性波被动源数据进行研究,依据声波被动源数据一次波估计方法的研究思路,推导弹性波被动源数据一次波估计方法的理论过程,充分考虑弹性波被动源数据所包含的波场成分,包括纵波、横波以及在传播过程中产生的转换波.在传播过程中,由于能量的损失,略去多次传播的高阶项,进而给出相应的目标函数.利用数据的稀疏性,结合L1范数约束的最优化问题求解方法,避免对弹性波虚拟炮记录进行多次波的预测与匹配相减,解决多次波影响问题.本文通过合成的弹性波被动源数据,进行一次波估计的测试,并与主动源和合成的虚拟炮记录进行对比,验证本文提出方法的有效性与准确性.  相似文献   
4.
针对重力勘探中相关成像存在纵向分辨率较低的问题,提出基于深度加权的多分量重力梯度数据联合相关成像方法。与重力异常数据相比,重力梯度数据具有更高的信噪比、包含更多的频率信息。因此,本文在相关成像原理基础上联合多分量重力梯度数据,引入基于先验信息的深度加权函数,通过对研究区域进行划分,进一步提高深度加权效果。利用长方体组合理论模型确定了最佳梯度数据组合,验证了深度加权函数能够提高纵向成像效果;提出的方法还被证明具有抗噪性。将该方法应用于文顿盐丘区域的实测重力梯度数据,结果能够清晰地显示盖岩的位置。  相似文献   
5.
重力梯度张量曲率目前广泛用于重力数据的处理和解释中.为了拓宽重力梯度张量曲率的应用,本文回顾了重力梯度张量曲率的定义,从等位面的曲率定义出发,讨论了正确计算曲率的测量参考系及局部旋转的相关理论,并以单个球体和棱柱体为例来说明曲率的正确计算方式.然后,在正确计算重力梯度张量曲率的基础上,将重力梯度张量曲率应用到重力数据的边界识别中,通过理论模型和实际数据详细分析和比较了各种曲率在重力边界识别中的应用效果.结果表明:基于等位面的局部旋转坐标系是各种曲率正确计算的先决条件,纠正了曲率计算的误区;在边界识别中,局部坐标系下所计算的高斯曲率进行边界识别能够较好的圈定地下地质体的边界.  相似文献   
6.
重力全张量数据联合欧拉反褶积法研究及应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
全张量测量技术是在空中或海上用加载了多个加速度计的移动平台技术测量位场的五个独立分量.各张量分量包含不同方向的地下地质体信息,水平张量分量T_(xx)、T_(yy)、T_(xy)、T_(xz)、T_(yz)通常用于识别和映射与地质构造或地层变化有关的测量区域中的目标,垂直张量分量Tzz用于估计深度.然而,这些分量传统上是彼此分开解释,经常遇到错失关键信息的风险.本文所用全张量欧拉反褶积是在单独z方向的欧拉反演基础上发展而来的,它融合了重力异常垂直分量以及其三个方向导数、水平分量以及其三个方向导数.全张量数据信息得以有效应用的同时,欧拉反褶积结果也比常规欧拉反褶积结果更加收敛.最后,结合美国墨西哥湾地区实测航空FTG数据,用重力梯度张量数据进行联合欧拉三维反演研究,有效的识别岩盖的边界信息,划分岩盖范围,为进一步研究盖层底下深部复杂地质情况提供可靠的解释结果.  相似文献   
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