几种位场数据处理方法的研究及应用
本文关键词:几种位场数据处理方法的研究及应用 出处:《吉林大学》2016年博士论文 论文类型:学位论文
更多相关文章: 各方向均方差相关系数法 DEXP方法 偏移成像法 Shearlet变换 系数加权边界识别法 火山区实测重磁数据
【摘要】:地球物理勘探在地质解译中占有重要地位,随着地球科学的不断发展,提出更为稳定的高精度数据处理方法以及建立有效的地质问题解译路线成为位场数据处理方法研究的趋势。本文以实际位场数据处理中的热点、重点问题为基础,针对三方面位场数据处理方法进行探讨与研究,包括:位场源边界识别方法、位场快速成像方法以及Shearlet变换于位场数据处理中的应用,旨在计算稳定性及精度提高方面有所进展。进一步,以理论研究及模型试验为基础,将位场数据处理方法应用于实测数据处理中进行信息提取,将计算能力稳定、可靠的位场数据处理方法结果与行之有效的解译技术路线相结合,从而实现对相关地质问题的正确解译。位场源边界识别是位场数据解译中不可或缺的部分,有效地提取出位场源边界信息,有助于加深对相关构造特征与分布的认识。目前,位场源边界识别方法大体上主要分为基于梯度运算与基于数理统计运算两类。前者发展迅速且应用广泛,不足之处在于对噪声敏感、导数运算过程引入误差以及可能产生虚假异常;后者规避了导数运算,提高了抗噪能力,然而,应用中可能会出现结果形态畸变及位置偏移等缺点。针对现存问题,本文提出各方向均方差相关系数法进行位场源边界检测,在对其基本原理及合理性进行详细阐述与分析的基础上,讨论了相关参数的选取问题,进行了简单模型、组合模型以及加噪组合模型的试验,同时与其它几种应用广泛的边界识别方法进行了效果比较与分析。总结出该方法具有如下特点:算法无需进行梯度计算且简单易实现,处理结果稳定且具有较高辨识度,一定程度上能够较好地刻画场源边界细节,且具有较好的抗噪能力,该方法可以作为实际位场数据处理中的一种可靠选择。当研究区内约束信息量较小,需要对有关场源信息进行初步判断的情况下,快速成像方法即可以成为一种有效的选择。位场源快速成像方法近年来发展迅速,具有反演速度快、无需先验信息及处理结果相对稳定可靠的特点,具有较好的应用前景。对DEXP法(Depth from Exteme Points Method,DEXP)以及自动DEXP法进行了理论模型试验与分析,前者不足之处在于构造指数的主观给定以及选取准则不完备,无法完全实现自动化;后者不足在于消去构造指数的同时,反演结果受出现的“梯形线”影响,并且引入了阈值问题,包括阈值选定的主观性以及非自适应性。针对DEXP方法现存的不足,本文提出了常数加入法对DEXP方法进行改进。理论模型试验结果显示,改进后的DEXP法结果稳定可靠,具有可行性;并且对导数阶次的选取问题亦进行了讨论,认为合适的阶次选取有利于均衡不同响应强度的地质体。进一步,将改进后的DEXP方法与位场偏移方法(Migration Imaging Method)、相关(概率)成像方法(Correlation(Probability)Imaging Method)进行了理论模型对比试验,针对三者在场源深度反演稳定性方面、邻近场源分辨率方面以及台阶模型反演方面分别设计试验,对三者的应用条件及效果进行了相关探讨。Shearlet变换是一种具有较好方向性、稀疏性的多尺度变换,在理论研究及各领域的应用中均获得了迅速发展。基于该变换算法特点及位场数据特征,本文尝试将Shearlet变换应用于位场数据处理中,包括位场数据去噪方面以及位场源边界检测方面。详细阐述了基于Shearlet变换的位场去噪方法的实现过程,并通过理论模型试验证实了其可行性;进一步与其它常用位场数据去噪方法进行对比与分析。通过对结果的直观判断以及误差量化计算,认为该方法可以成为一种更为有效、稳定的位场数据去噪手段。本文进一步提出基于Shearlet变换的系数加权边界识别方法,其构建基础为Shearlet变换和数理统计运算,对该方法的基本原理进行了相关阐述,设计模型进行试验,同时与其它几种常用的位场边界识别方法进行效果比较与分析,结果显示该方法在局部异常信息(即有用信号)中同时受高频噪声和低频背景场影响的情况下,仍可以在一定程度实现对异常体边界信息的提取,具有一定的均衡性,在实际数据处理中,拥有较为广泛的应用空间及进一步的研究价值。五大连池火山群是具有典型特征的内陆单一成因火山区,该区地质条件复杂,区内相关地质问题的研究亦具有重要意义。以上述位场数据处理方法的研究为基础,实现了对五大连池火山群某区实测1:10万(局部1:5万)重磁数据的处理,验证了方法的稳定性及可行性,将位场数据处理提取到的信息与该区地质资料相结合,实现了对该区重、磁场特征的初步解译;对区内的断裂构造分布、岩性空间展布特征进行初步推断,旨在为该区今后的相关地质问题解译提供更多的基础资料支撑。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P631
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,本文编号:1377356
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