重力梯度张量数据的3D聚焦反演方法研究
[Abstract]:The second derivative of gravity potential in all directions is called gravity gradient Zhang Liang. Gravity gradient data can be obtained by gravity gradient measurement instrument, compared with the gravity potential vertical first derivative data measured by conventional gravity exploration instruments. The advantage of gravity gradient measurement is that the measured data are more sensitive to the local density anomalies in the regional geological structure, and contain multiple components that can be interpreted jointly, which can be inversed by gradient data. It can better describe the spatial form and position of the field source. In this paper, the present situation of 3D focusing inversion of gravity gradient Zhang Liang data at home and abroad is analyzed in detail. On this basis, a method of 3D focusing inversion based on double weighted gravity gradient Zhang Liang data is proposed. In view of the problem that the observation point is far less than the inversion parameter, under the framework of classical Tikhonov regularization theory, the minimum support functional is introduced to constrain the inversion model to avoid the instability of the inverse problem solution. Aiming at the skin effect in focusing inversion of gravity gradient data, a double weighted depth weighting function and a weighting coefficient matrix are introduced into the objective function of the model. A fast forward algorithm is presented to solve the problem of large computation and storage of geometric lattice in forward modeling. Based on the theoretical model, the combined focusing inversion of each component of gravity gradient Zhang Liang is carried out, and the validity of the focusing inversion method based on double weighting is verified. It is also proved that the inversion effect of gravity gradient full Zhang Liang is better than that of single component inversion. The inversion results show that the focus inversion is more concentrated, the boundary is clearer and the abnormal volume density is more consistent with the theoretical model. The inversion method is applied to the actual data of Shibei No. 1 gas field area, and the inversion results reflect the location of the gas field well.
【学位授予单位】:中国石油大学(华东)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P631.1
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 张传定,吴晓平,陆仲连;全张量重力梯度数据的谱表示方法[J];测绘学报;2000年04期
2 吴星;;卫星重力梯度数据处理理论与方法[J];测绘学报;2010年02期
3 曹书锦;朱自强;鲁光银;曾思红;郭文斌;;基于单元细分H-自适应有限元全张量重力梯度正演[J];地球物理学进展;2010年03期
4 孙鹏飞;吴燕冈;;重力梯度法中台阶倾角的确定与实际应用[J];金属矿山;2011年11期
5 钱东;刘繁明;李艳;张迎发;;导航用重力梯度基准图构建方法的比较研究[J];测绘学报;2011年06期
6 孙鹏飞;吴燕冈;杨春成;韩兆红;范美宁;;重力梯度法的角点位置最优化选取研究(英文)[J];Applied Geophysics;2011年04期
7 吴星;王凯;冯炜;汪涛;;基于非全张量卫星重力梯度数据的张量不变量法[J];地球物理学报;2011年04期
8 王东明;利用地球重力位模型计算重力和重力梯度[J];地球物理学报;1999年S1期
9 魏兴;荆心;刘繁明;钱东;;利用重力梯度数据的高精度地形估计[J];东北林业大学学报;2013年12期
10 张永志;夏朝龙;王卫东;姜永涛;;日本9.0级地震区重力梯度的时空分布[J];大地测量与地球动力学;2013年06期
相关会议论文 前10条
1 郑伟;许厚泽;钟敏;员美娟;周旭华;彭碧波;;我国将来卫星重力梯度计划的实施[A];中国地球物理·2009[C];2009年
2 刘利军;;聚焦反演应用于重力梯度独立分量[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年
3 吴星;张传定;;卫星重力梯度数据的模拟研究[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
4 王虎彪;王勇;许大欣;戴全发;;基于重力梯度的水下辅助导航仿真[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
5 李红蕾;方剑;;代数重构算法在重力梯度张量数据反演中的应用[A];中国地球物理2013——第二十六专题论文集[C];2013年
6 方明;赵德军;;重力梯度张量的延拓[A];第二十一届海洋测绘综合性学术研讨会论文集[C];2009年
7 王萌;郑元满;姚长利;;应用重力梯度张量方法定位场源体中心及推断其走向[A];中国地球物理2013——第十八专题论文集[C];2013年
8 吴怿昊;罗志才;钟波;吴云龙;;利用地球重力场模型校准卫星重力梯度数据[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年
9 吴星;李建伟;张传定;;卫星重力梯度分量复数组合的向上和向下延拓[A];中国地球物理·2009[C];2009年
10 许闯;罗志才;林旭;李振海;;GOCE卫星重力梯度观测数据的海潮影响[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年
相关博士学位论文 前7条
1 秦朋波;重力和重力梯度数据联合反演方法研究[D];吉林大学;2016年
2 王浩然;球坐标系卫星重力梯度与磁数据三维联合反演方法[D];中国地质大学;2016年
3 袁园;全张量重力梯度数据的综合分析与处理解释[D];吉林大学;2015年
4 吴星;卫星重力梯度数据处理理论与方法[D];解放军信息工程大学;2009年
5 闫足;基于重力梯度的潜艇威胁目标探测方法研究[D];华中科技大学;2015年
6 刘凤鸣;重力梯度辅助导航定位技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 耿美霞;基于地质统计学的重力梯度全张量数据三维反演方法研究[D];吉林大学;2015年
相关硕士学位论文 前10条
1 胡耀武;重力/惯性组合导航算法研究[D];东南大学;2015年
2 杨娇娇;重力梯度张量数据的3D聚焦反演方法研究[D];中国石油大学(华东);2015年
3 李德禹;水下重力梯度导航关键技术研究[D];华中科技大学;2009年
4 孙鹏飞;重力梯度法的应用及改进[D];吉林大学;2008年
5 李兰玉;基于全张量重力梯度的水下导航技术研究[D];武汉科技大学;2014年
6 程龙;基于全张量重力梯度水下辅助导航匹配方法的研究[D];武汉科技大学;2015年
7 聂慧梓;重力梯度张量三维聚焦反演方法研究[D];中国地质大学(北京);2014年
8 李开寒;重力梯度辅助导航匹配区选择准则研究[D];武汉科技大学;2015年
9 陈少华;基于预条件共轭梯度法的重力梯度张量反演研究[D];中南大学;2012年
10 陈涛;三维重力梯度快速正反演研究[D];中国地质大学(北京);2014年
,本文编号:2299230
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/diqiudizhi/2299230.html