重力异常边界识别及正反演精细解释方法研究

发布时间：2020-10-17 23:23

　　论文首先研究了基于网格融合技术和并行计算技术的重力正演方法。地下场源空间被剖分为一系列矩形单元。然后,物性相同的单元被融合成一系列单元组以减少存储开销。最后,使用单元组以及测网来计算重力异常。算法在MATLAB中开发并且并行计算。模型试验表明,基于网格融合技术和并行计算技术的重力正演比传统的直接叠加求和法效率高。基于传统层状等效源法的基本原理,论文研究了由重力异常导出重力梯度张量的三维等效源法。正则化的引入使得方法对于噪声数据鲁棒性更好,通过对观测数据的自适应压缩采样使得算法耗时得到减少。模型试验表明,三维等效源法的计算精度比傅里叶变换法和余弦变换法高两倍以上。Vinton盐丘数据的结果表明,经上延处理后,傅里叶变换法,余弦变换法和三维等效源法都能够有效的计算重力梯度张量,同时三维等效源法在边界处畸变更少。边界识别经常用于位场数据的处理。它有助于解释者确定地下地质结构的位置。大多数现有的边界识别方法都基于数据的垂向导数或高阶导数,因此在边界识别过程中数据中的噪声会被放大。论文研究了Harris滤波器在位场边界识别中的应用。Harris滤波器的特点是在地质体边界处产生局部极大值,并且对噪声鲁棒性好。模型试验结果表明,Harris滤波器比其它边界识别方法(斜导数,斜导数的总水平导数,Theta图,总水平导数的斜导数和解析信号幅度的斜导数)对噪声的鲁棒性更好,并且能够精确刻画复杂场源的边界。在伊犁盆地的重力资料处理中,Harris滤波器的边界识别结果与研究区地质构造和欧拉反褶积结果进行了比较,验证了Harris滤波器的有效性和实用性。论文研究了重力数据的多层次反演。借鉴信号分析中的多分辨率分析,提出基于约束反演的塔式多层次反演以改善反演结果的深度分辨率。数值模拟试验以及伊犁盆地实测数据的结果表明,多层次反演能够有效的改善反演结果的深度分辨率,同时增强反演结果的物性的可靠性。论文最后研究了球坐标系下的重力约束反演,在前人研究基础上,实现了球坐标系下的三维重力正反演并通过模型试验验证了方法的有效性,最后将其应用于菲律宾海地区的卫星重力数据反演,获得了该区三维密度结构。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P631.1
【部分图文】：

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SEG/EAGE 盐丘模型；（b）盐丘模型对应的重力异常（本文方法 GPU 并行计算）。East(m )13520101402 4 6 8 10 12East (km)

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-13 （a）SEG/EAGE 盐丘模型；（b）盐丘模型对应的重力异常（本文方法 GPU计算）。East(m )North(m)0135203380676 01014001352033806760101405101520(a)-0.2 g/cm32 4 6 8 10 12East (km)24681012oNrth(km)(b)

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