重力及梯度数据联合欧拉反褶积方法研究

发布时间：2017-08-06 19:11

  本文关键词：重力及梯度数据联合欧拉反褶积方法研究

  更多相关文章： 欧拉反褶积 数据融合 构造指数 全张量测量

【摘要】：随着不同空间探测技术的广泛应用,迫切需要一种能够将重磁场异常和梯度数据同时进行自动反演和解释的计算方法,提升目标发现的能力,由此构成了当前该领域研究的前沿技术和研究热点。欧拉反褶积方法能够同时利用位场和梯度数据自动估算场源位置,近十多年来被广泛应用,取得了良好效果。它的优势在于能够较灵活的适应地质对象的变化情况,不需要精确假设地质模型形态,不需要考虑磁场的磁化方向,对同源重磁场具有联合处理解释的融合能力,能在较少地质先验信息情况下独立完成自动解释。同时,借助于高性能的计算机实现超算和并行计算,提高自动化或半自动化确定场源空间分布情况的计算效率。在实际应用中,该方法可以解决场源位置变化的定量计算问题,有效圈出异常源的基本轮廓,尤其适合于大面积网格重磁数据计算和解释。然而,欧拉反褶积方法多年应用实践表明,在实施过程中反演结果容易发散,对欠缺应用背景的计算操作人员难以确定控制发散的计算参数。主要表现在,对数据质量的依赖性较强;对计算窗口尺寸的选择以及对构造指数大小的选择将影响结果聚焦性;对大区域不同地质对象采用固定的窗口和构造指数聚焦效果的等同性将受影响。尤其是,近年来对重力和磁场梯度数据测量的能力获得有效提升,航空采集数据手段广泛采用,构成了空中和地面重磁场和梯度数据获取过程中不同观测面的的空间分布特征。传统的做法是完成各自观测面的计算再对结果进行合成,而不是在计算过程中实现数据融合来解释共同的场源。因此,传统的计算分析方法将面临如何更好地保存和利用信息提出了新的挑战。针对这些问题,本论文立足于对欧拉反褶积方法的理论研究基础,深入研究欧拉方程的数据与场源对应关系问题,重点攻关不同高度观测面数据对应关系和欧拉方程的使用条件,同时研究由于观测面高度变化带来的控制参数调整以及联合欧拉方程建立问题。最后研究计算过程中的误差影响以及反演结果的可信度评估问题。通过大量分析研究和计算验证取得如下成果:1.用不同类型的位场数据以及不同高度观测面数据进行联合欧拉反演,能够改进传统的单一观测面数据计算带来的解不稳定问题。发现了增加不同高度数据联合计算解释能够改进移动窗口内数据量对结果的影响。分析结果表明,量越大越能满足统计规律,数据解的结果越稳定,收敛过程由此得到改善。2.针对不同高度数据融合并实现联合反演问题,将不同高度异常范围变化作为窗口选取的参考依据,从中确保了窗口内数据使用的统计前提条件,也避免了由于窗口选择过大对反演结果的精细程度产生的影响。此外,在理论模型上对多种高度数据联合反演也做了测试分析计算,为使用小窗口和满足统计条件数据开展场源的精细研究,进行了精确测算,并探索了小窗口多数据有可能是欧拉反褶积未来的发展方向,能够解决采用大窗口时带来的平滑问题以及不同场源混叠到同一窗口的相互影响问题。3.针对磁场或重力场数据集而言,计算分析同时表明从异常场计算出的梯度数据与实测全张量数据比较而言,实测全张量数据所含的信息量要大于前者。全张量测量相对原始测量能更有效地描述地质体的特征,受外环境影响更小,能更好地解决动态测量环境中的精度问题,改善反演结果的聚焦特性。验证表明,上述改进措施有效增强了传统的欧拉反演方法应用的有效性。结合来自龙门山断裂地区的实测重力数据进行分析研究。通过广泛收集整理龙门山地区地球物理探测资料,首先分析该地区重力异常分布特征,然后利用不同高度联合欧拉反褶积法划分龙门山地区及邻区断裂分布特征及参考深度。并结合来自Bell Geospace公司的实测全张量数据对美国墨西哥湾地区文顿盐丘进行分析研究。通过广泛收集整理文顿盐丘地区地质及地球物理探测资料,分别用重力数据和实测全张量数据的欧拉反褶积方法对该区盐丘进行反演研究,验证了全张量数据联合欧拉反褶积方法相对于传统重力方法的有效性。
【关键词】：欧拉反褶积 数据融合 构造指数 全张量测量
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 选题依据10
• 1.2 欧拉反褶积法国内外研究现状10-12
• 1.3 现有欧拉反褶积方法所存在的问题12
• 1.4 论文研究内容、方法12
• 1.5 论文创新点12-14
• 第2章 理论基础14-20
• 2.1 欧拉方程与地球物理应用问题14-15
• 2.2 构造指数的选取问题15-16
• 2.3 欧拉反褶积求解筛选16-18
• 2.4 重力和梯度数据欧拉反褶积求解结果影响问题18
• 2.5 欧拉反褶积法实现过程18-20
• 第3章 不同高度数据联合欧拉反褶积20-44
• 3.1 不同高度数据欧拉公式的提出与系统化研究20-21
• 3.2 不同高度数据模型试验21-23
• 3.3 单一长方体加小局部异常23-26
• 3.4 不同高度数据联合欧拉反演26-27
• 3.4.1 两个不同高度数据融合26
• 3.4.2 三个不同高度数据融合26-27
• 3.5 多个模型试验27-35
• 3.5.1 两个分离模型28-29
• 3.5.2 两个相互接触模型29-35
• 3.6 收敛性评估35-37
• 3.7 实测数据分析-龙门山断裂特征分析37-43
• 3.7.1 研究区区域重力场特征37-38
• 3.7.2 断裂分布特征38-43
• 3.8 本章小结43-44
• 第4章 全张量数据联合欧拉反演44-54
• 4.1 重力全张量测量44-45
• 4.2 全张量数据的优势45-46
• 4.3 全张量数据欧拉反褶积46-48
• 4.4 实际应用-美国文顿盐丘地区重力及张量数据反演48-52
• 4.4.1 文顿盐丘地区地质概况48-49
• 4.4.2 梯度数据处理流程49-50
• 4.4.3 重力梯度全张量数据联合欧拉反演50-52
• 4.5 本章小结52-54
• 第5章 结论54-55
• 参考文献55-59
• 作者简介及在读期间取得的科研成果59-60
• 致谢60

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本文编号：631076