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针对传统DEXP快速成像结果依赖于地质体构造指数的缺点,笔者提出了利用重力异常不同阶垂向导数比值DEXP的方法。该方法使得成像结果独立于地质体构造指数。地质体的深度估计完全自动化,仅需要寻找比值DEXP成像结果的极大值点位置。通过该方法估计出的深度结果,可以进行地质体构造指数的估计。通过模型试验,证明该方法能准确地估计出地质体的深度位置以及地质体的类型。将该方法应用到Bell Geospace公司在Vinton Dome测得的Air--FTG全张量重力梯度数据中取得了很好的结果。 相似文献
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边界检测在地球物理位场数据解释中占有重要位置.现有的传统边界识别方法有的不能同时显示不同振幅的异常边界,有的虽然能均衡不同振幅的异常,但识别出来的边界信息中含有一些额外的错误的边界信息,尤其是当测量的异常中同时含有正异常和负异常时.目前已有的去除额外错误边界信息的方法存在着一定的人为主观性.为了解决这些问题,本文定义了加强解析信号倾斜角来进行地质体边界识别.通过模型试验证明了该方法不仅能同时清晰地识别深部和浅部地质体的边界,而且能有效地避免引入一些错误边界信息.最后将该方法应用到四川盆地的重力异常数据中,并取得了良好边界结果. 相似文献
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