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重力位场的界面反演是位场处理解释中的重要问题.本文将基于快速傅里叶变换的频率域界面反演方法Parker-Oldenburg公式推广到物性可随深度变化的三维情况,得出了密度可以横向、纵向任意变化的重力界面正反演公式.该方法在计算时可以合理地选取地面下某一深度作为基准面以减小界面起伏,使迭代易于收敛.理论模型试验表明该方法反演精度高,收敛速度快,在密度界面反演中具有广泛的实用价值.最后利用该方法反演华北地区莫霍面的深度,反演结果得到了地震测深数据的验证. 相似文献
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深部大尺度单一密度界面重力异常迭代反演 总被引:4,自引:3,他引:4
对于深部大尺度单一密度界面的重力异常反演,需顾及球形观测面和重力铅垂线变化的影响。为此,本文通过球谐展开,得到重力异常的级数展开式,并推导出积分形式的反演迭代解。该迭代方法要求设法分离出单一密度界面的重力异常,已知界面上、下层的密度差和尽可能多的深度控制点。模型和实例显示其效果良好,可用于莫霍界面、岩石层底界面等深部密度界面重力异常的反演。 相似文献
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约束变密度界面反演方法 总被引:3,自引:0,他引:3
三维密度界面反演具有严重的多解性,已有方法较少利用已知信息约束反演过程,导致界面反演结果可信度降低.本文在反演过程中,利用已有地质信息作为约束条件,有效提高了三维界面反演结果的准确性.该方法具有如下特点:1)利用指数变密度模型,通过已知密度分布计算模型参数,使其更加接近实际密度分布;2)引入已知深度点约束,提高了反演结果的准确性;3)引入深度加权函数,纠正界面畸变,使其适用于界面起伏较大的情况;4)频率域正演与空间域迭代反演相结合,在提高计算速度的同时保证反演收敛.通过模型检验,证实了方法的有效性,并将该方法应用于中蒙边境地区东段莫霍面深度反演中,效果良好. 相似文献
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重力数据的密度界面反演是位场数据解释中的一项主要工作,在区域构造演化、深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用.近年来,数据驱动的深度学习方法广泛地应用在地球物理数据处理与反演中,本文提出一种基于深度学习U-net网络的重力数据密度界面反演方法.首先,对半椭球体界面模型进行随机抽取和组合进而形成地下起伏界面数据集,并基于Parker正演理论对界面数据集进行重力异常正演计算,为深度学习网络模型的训练提供特征完备的数据源;其次,设计了基于U-net网络模型的深度学习界面反演算法,在传统的损失函数基础上增加光滑损失项和过拟合抑制项,提高重力界面反演结果的光滑性和收敛效率;最后通过测试样本集进行反演预测,验证建立深度学习网络模型的泛化性.本文通过理论模型和实际数据试验分析了本文方法在密度界面反演中的有效性和实用性,基于改进损失函数约束的深度学习界面反演方法有效地提高了密度界面反演的收敛效率和计算稳定性. 相似文献
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V字型密度界面是一类常见的密度界面,如海沟、半地堑以及俯冲带之下的莫霍面,利用重力数据刻画此类密度界面形态对于区域构造研究、油气勘探以及物理海洋学等都具有重要意义.本文首先建立了Lp-范数形式的模型约束函数,并利用正则化原理将其与重力数据误差函数和已知深度约束函数结合形成V字型密度界面反演的目标函数,推导了目标函数的梯度表达式,并以非线性共轭梯度法为核心给出了反演流程.二维简单模型试算结果表明p=5时该方法能准确地刻画V字型密度界面起伏特征,且亦能准确地应用于二维复杂密度界面和三维界面的反演.最后将反演方法应用于挑战者深渊及邻区的实际资料处理之中,利用研究区海底地形数据和沉积层厚度数据对自由空间重力异常逐层剥离而得到莫霍面引起的重力异常,用本文方法对此重力异常进行反演,结果呈现了板块俯冲作用引起的V字型莫霍面起伏特征. 相似文献
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