重力异常边界识别及正反演精细解释方法研究

重力异常边界识别及正反演精细解释方法研究

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时间:2019-05-17

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1、分类号密级中国地质大学(北京)博士学位论文重力异常边界识别及正反演精细解释方法研究学号:3010140006研究生:陈涛专业:地球物理学:研究方向.地球物理信息处理及反演理论指导教师:张贵宾教授2018年12月声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宄成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他(人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中国地质大学北京)或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志

2、对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。>^签名:踩減曰期:於丨h1气关于论文使用授权的说明本人完全了解中国地质大学(北京)有关保留、使用学位论文的规定:,即学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。开□保密(年)(保密的论文在解密后应遵守此规定_)-N签名:导师签名:曰期:分类号密级中国地质大学(北京)博士学位论文重力异常边界识别及正反演精细解释方法研究学号:3010140

3、006研究生:陈涛专业:地球物理学研究方向:地球物理信息处理及反演理论指导教师:张贵宾教授2018年12月ADissertationSubmittedtoChinaUniversityofGeosciencesforDoctoralDegreeResearchonEdgeDetectionofGravityAnomalyandAccurateInterpretationMethodPh.D.Candidate:TaoChenMajor:GeophysicsStudyOrientation:Geophysicalinformat

4、ionprocessingandinversiontheoryDissertationSupervisor:Prof.GuibinZhangChinaUniversityofGeosciences(Beijing)摘要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。

5、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

6、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

7、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。关键词:重力正演,网格融合,三维等效源,边界识别,多层次反演,球坐标系AbstractForwardmodelingisa

8、requisiteformanygeophysicalapplications;forinstance,forwardmodelingisusedtocomputethegravityanomaliesinlocal-orregional-scalegeologicalmod

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