基于深度加权的重力梯度张量数据的3D聚焦反演.pdf

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1、第34卷第1期世界地质Vo1．34No．12015年3月GLOBALGE0L0GYMat．2015文章编号：1004—5589(2015)01—0210—09基于深度加权的重力梯度张量数据的3D聚焦反演杨娇娇，刘展，陈晓红，徐凯军中国石油大学地球科学与技术学院，山东青岛266580摘要：针对重力梯度数据聚焦反演结果中存在的“上漂”现象，在经典Tikhonov正则化理论框架下，引入最小支撑泛函数对反演模型进行约束以避免反问题解的不稳定，并针对重力梯度数据聚焦反演中存在的趋肤效应，在模型目标函数中引入指数深度加权函数。通过理论模型，对部分重力梯度张量分量进行了单独以及联合

2、聚焦反演，验证了基于深度加权的聚焦反演方法的有效性，并将该反演方法运用到涩北一号气田区的实际数据中，反演结果较好地反映出气田位置。关键词：重力梯度张量；聚焦反演；最小支撑泛函；深度加权函数中图分类号：P631．11文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1004．5589．2015．01．025Three—dimensionalfocusinginversilonoflgravitygradienttensordatabasedondepthweightingYANGJiao—jiao，LIUZhan，CHENXiao—hong，XUKai—junScho

3、olofGeosciencesinChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，Shandong，ChinaAbstract：Thefocusinginversionmethodofgravitygradienttensordatabasedondepthweighringwaspro—posedtoavoid“restingon”phenomenonofinversionresults．IntheclassicTikhonovregularizationtheoryflame—work，aminimumsuppo~function

4、alwasintroducedtoconstraininversionmodel，whichcanavoidinstabilityofin—verseproblemsolution．AndtheindexdepthweightingfunctionwasalsoaddedinthemodelobjectivefunctiontoO—vercometheaccumulationofdensityoccu~ingatshallowdepths．Somesinglecomponentsofgravitygradienttensorandtheirjoint—componen

5、tsoftheoreticalmodelswereinveaedbasedonregularizedfocusinginversion，whichprovesthevalidityoftheregularizedfocusinginversionmethodwithdepthweightingfunction．TheproposedmethodwasappliedtothepracticaldataofSebei1gasfield，andtheinversionresultscouldwellreflectthepositionofthegasfield．Keywor

6、ds：gravitygradienttensor；focusinginversion；minimumsuppo~functional；depthweightingfunc—tOil数相比，重力梯度张量数据不但具有更高的分辨0引言率，而且包含可以联合解释的多个分量，用梯度数重力场在各个方向的二阶导数称为重力梯度张据进行反演，能够更好地描述场源的空间形态及位量。与常规重力勘探仪器测量的重力位垂向一次导置。收稿日期：2014-07—14；改回日期：2015-01-o4基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA09A20107)和国家青年基金项目(41304

7、094)联合资助通讯作者：刘展(1957一)，男，四川内江人，教授，博士，博士生导师，从事物探资料处理与解释研究工作．E—mail．1iuzhan579l@sina．corn第1期杨娇娇刘展等：基于深度加权的重力梯度张量数据的3D聚焦反演211国内外众多学者围绕重力梯度数据的三维反演成像开展了大量的研究工作。Vascol6最早对重力=Gparctan(2)i=1l，=1=1iilk梯度张量的对角线元素进行了反演；Routh等用两种反演方法对重力梯度张量数据进行反演，都得=一Gp∑∑∑ln(z+)(3)到良好的盐丘基底成像结果；Lil8J，Martin