基于水平方向解析信号的均衡重力位场边界识别方法

边界识别技术是位场数据解释中一项基本的工作,现有的边界识别方法多存在边界识别结果发散和不能均衡深浅地质体异常的缺点.目前一些均衡边界识别方法会因正负异常同时存在而引起额外的错误边界或者存在人为主观因素去除错误边界信息的缺点.本文充分利用重力位场张量梯度的多信息成分,提出利用水平方向解析信号及其垂向导数与传统的均衡边界识别方法做结合的方式定义新的探测边界的方法.通过理论模型试验证明新方法同传统方法相比,能够更加清晰、准确的圈定出深浅地质体的边界.最后将新的边界识别方法应用到实测重力异常数据解释中,取得了良好的边界识别结果并能够发现更多的构造细节.     

基于三维构造张量的位场边界识别滤波器

地质体构造边界位置的确定是位场数据解释中的一项重要工作,现有很多基于位场梯度张量数据的边界检测滤波器,但存在识别边界位置模糊且无法均衡深浅地质体异常的缺点.本文定义了位场数据的三维构造张量,并提出基于位场构造张量的边界滤波器.为了同时显示不同振幅异常的边界位置,对新定义的滤波器进行归一化处理.在高阶均衡滤波器的计算中需要计算位场的垂向高阶导数,本文引入一种计算的稳定算法,基于拉普拉斯方程利用位场水平导数求解垂向导数,可减小垂向导数计算中产生的误差.将定义的滤波器应用到合成的重磁数据中证明了新方法相比传统的滤波器能更加清晰、准确地圈定边界位置,而且针对同时含有正负异常的地质情况,可避免产生额外的错误边界.最后将新的滤波器应用到实测的重磁数据的解释中,结果显示基于构造张量的滤波器可更准确清晰地划分出断裂的边界位置,发现更多的构造细节.     

利用加强水平方向总水平导数对位场全张量数据进行边界识别

位场全张量梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用.边界检测是位场解释中不可缺少的任务,需要新的边界探测器来处理位场梯度张量数据.为了充分利用位场梯度张量数据的多信息成分,本文定义了方向总水平导数和加强方向总水平导数,并利用其定义新的边界检测器.为了能同时显示不同振幅大小异常的边界,本文对其进行了归一化处理.通过模型试验,证明了归一化方法能更加清晰准确地显示浅部和深部的地质体边界信息.最后将该边界检测方法用于加拿大圣乔治湾实际测得全张量重力梯度数据和中国朱日和地区的磁异常数据中,并得到了较好的边界检测结果.     

改进的均衡滤波器在位场数据边界识别中的应用

边界识别是进行位场数据解释时一项必不可少的任务.现有的边界识别滤波器存在识别边界发散和深部地质体边界模糊的缺点.本文提出增强型均衡滤波器,可有效地改善上述缺点.该滤波器是利用不同阶导数之间的组合来进行地质体边界的识别,并在运算中引入一种计算高阶垂直导数的稳定算法.通过理论模型试验证明增强型均衡滤波器能使浅部与深部地质体的边界同时清晰地显示,且相对于其它边界识别滤波器能更加准确和清晰地识别出地质体的边界.最后将增强型均衡滤波器应用于实测位场数据的解释,根据其识别结果可容易地划分出断裂的水平位置及不同地层之间的界线,并能发现更多的细节信息.     

位场解析信号振幅极值位置空间变化规律研究

通过对单一边界、双边界、多边界以及点(线)质量模型重力异常解析信号振幅和重力异常垂向导数解析信号振幅的极值位置空间变化规律研究表明,重力异常垂向导数解析信号振幅和化极磁力异常解析信号振幅的极值位置相同,且与重力异常解析信号振幅的极值位置空间变化规律相似.利用位场解析信号振幅极大值位置能够准确识别单一直立边界地质体的边缘位置,但不能准确识别其它任何形体的边缘位置,其识别结果的偏移量大小随地质体的埋深、水平尺寸以及倾斜程度等变化.虽然重力异常垂向导数解析信号振幅比重力异常解析信号振幅的峰值更加尖锐、横向识别能力更强,其极大值位置更靠近地质体上顶面边缘位置,但均受地质体埋深的影响较大;随着埋深的增加,位场解析信号振幅的极大值位置会快速收敛到形体的"中心位置",其轨迹类似"叉子状";且对多边界模型会出现"极大值位置盲区"而无法识别其边缘位置.通过这些理论研究表明,位场解析信号振幅只能识别单一边界地质体的边缘位置;而不宜用来识别多边界地质体的边缘位置,但可以用来识别多边界地质体的"中心位置".     

基于重力梯度结构张量特征值斜导数边界识别方法及其在南海的应用

边界识别对地质构造解释具有十分重要的意义,其可以指出地下断层、接触带和其他构造单元的边界位置.现有的边界识别滤波器大多数基于重力梯度数据及其水平和垂直导数.然而,这些传统方法具有一定的局限性,对噪音的敏感,且不能有效的均衡深浅异常的振幅,尤其是当测量异常中同时出现正异常和负异常将产生假的边界结果,对后期构造解释带来误导.针对传统方法的缺点,本文提出Tilt-Eigen边界识别方法,利用重力梯度结构张量矩阵特征值通过倾斜角计算结果的最大值实现边界识别.通过理论模型试验,该方法不仅能均衡深部浅部振幅异常的边界,避免引入额外的虚假边界异常,且识别的边界结果更加准确、收敛.将Tilt-Eigen方法用于南海实际重力数据处理,获得了20条比较清晰的边界结果.根据这些边界结果,本文推断红河断裂往ES方向延伸到南海南部区域后,开始朝正南方向延伸,与越东万安断裂相连接;推断出南沙海槽东北部为古南海缝合带,而其西南部并不是缝合带,缝合带位于其南侧的文莱沙巴附近;将南海分为8个地质构造单元.     

空间归一化边界识别方法用于判断地质体的水平位置及深度(英文)

边界识别是重磁数据解释中的常用方法之一,依据其结果可划分出地质体的水平范围。边界识别结果受地质体埋深及导数计算误差的影响所识别边界与真实边界之间存在一定的差距,且边界识别法无法直观地给出地质体的深度信息。为了获得异常体的水平位置和深度信息,本文提出空间归一化边界识别方法,其对不同深度的边界识别函数进行归一化计算,空间归一化边界识别法的最大值对应于异常体的水平位置和深度。常规边界识别结果的误差随理深的减小而减小,而空间归一化边界识别法是通过最大值来判断地质体的位置,最大值是在地质体处获得,因此归一化边界识别方法所获得的结果是准确的。通过理论模型试验证明归一化边界识别方法能有效地完成异常体的水平位置和深度的计算,所获得的水平位置和深度信息与理论值相一致,为下一步的勘探计划提供了更加可靠的依据。将其应用于实际航磁数据的解释,获得了断裂的具体分布形式。     

基于改进的小子域滤波的重力异常及重力梯度张量边缘增强(英文)

针对利用重磁资料增强地质体边界在图像中的视觉效果和提高地质解译的准确性问题,提出应用改进的小子域滤波方法对重力异常及重力梯度张量数据进行增强处理。根据滑动窗口子域平均选择原理,探讨了改进的小子域滤波方法在位场异常数据含有高斯白噪声时,不同窗口大小对地质体边界的识别效果及其在具有不同边界延伸方向地质体中的应用效果。模型试验结果表明,利用改进的小子域滤波对重力梯度张量数据进行增强处理,得到的地质体边界形态失真更小,且受滤波窗口大小、噪声以及地质体边界方向的影响较小;对深部场源体,通过增大滤波窗口的方式,可以较好地反映深部场源体的边界。结合黑龙江省虎林盆地重力异常以及计算的重力梯度张量的处理实例表明改进的小子域滤波法较传统的小子域滤波法增强了对断裂水平位置信息的识别。     

磁张量梯度数据方向解析信号比值的边界识别和空间位置反演方法

磁张量梯度测量具有高分辨率、多参量的优点,能更准确地描述磁源体的分布特征,在矿产资源勘探中具有广阔的用途.磁异常解析信号具有受倾斜磁化干扰小的特点,且为了增强深部地质体的分辨能力,本文提出磁张量梯度数据的解析信号比值的均衡边界识别及空间位置反演技术.磁张量梯度数据的均衡边界识别方法为不同方向解析信号比值的反正切函数,在降低倾斜磁化干扰的同时能有效地均衡不同深度地质体的响应,提高了对较深地质体的分辨率;空间位置反演技术是建立解析信号比值与地质体位置参数的对应方程,利用解析信号比值与地质体的对应关系作为约束条件来反演获得地质体的水平位置和深度信息,具有无需已知任何先验信息的优势.通过磁性体张量异常试验表明解析信号比值的边界识别方法能清晰和准确地获得不同深度地质体的边界,所建立的反演方程能准确地计算出地质体的范围和深度,具有较高的水平分辨率和精度.将本文方法应用于实测磁张量梯度数据的解释,获得了地下铁矿的分布特征,为区域矿产资源潜力评价提供了翔实的基础资料.     

全张量磁梯度数据的斜导数特征值边界识别方法研究

本文提出了一种全张量磁梯度数据的斜导数边界识别方法,该方法利用全张量磁梯度数据定义了北向斜导数、东向斜导数和垂向斜导数.模型试验表明,北向和东向斜导数无法有效识别磁性异常体边界,异常形态复杂虚假异常较多,而垂向斜导数在高纬度斜磁化或者垂直磁化条件下可以清晰而准确得识别地质体的边界,具有一定的深度识别能力.与现有磁张量梯度的边界识别方法相比,识别效果好,可以有效均衡不同深度地质体的响应.将上述方法应用于大兴安岭地区实测航磁三分量数据转换得到的全张量数据,获得了研究区浅部磁性体的分布,并与三分量数据进行联合解释,取得良好的地质效果.     

基于Theta法改进的均衡滤波器在位场边界识别中的应用——以庐枞矿集区为例

利用观测数据确定地质体的边界位置是位场数据解译中的一项重要工作,传统的边界识别滤波器通常不能均衡深、浅部的地质体边界,近些年相关研究开始致力于发展均衡边界滤波器.本文基于Theta图法定义了新的边界识别滤波器,详述了滤波器波数域及空间域的主要计算公式,通过模型验证,该滤波器显著压制了Theta图法对深部地质体边界的放大作用,较好地平衡了深部和浅部边界.通过与传统的边界识别滤波器对比,本文定义的滤波器能够清晰且更加收敛地圈定出地质体的水平边界位置.以长江中下游成矿带庐枞矿集区为例,开展了1∶5万重磁数据的处理分析,并结合物性资料进行了讨论,结果表明:重磁数据的检测结果精确刻画了郯庐断裂带的位置;庐枞盆地的磁力数据检测边界整体与盆地的地质边缘一致,明确了边界断裂在深部倾向盆地内部;识别出庐枞盆地外围一系列环形边界,这些边界封闭区域与最新勘探发现的深部岩体及铁铜矿化体相对应,对于指导区域深部找矿工作有着重要的意义.     

位场数据解释的Theta-Depth法

Theta图是利用位场(重磁)数据识别边界的常用方法,其表达式为重磁异常水平变化与垂直变化的比值函数.该方法计算浅源地质体边界的效果较好,而由于深源位场数据在换算过程中会产生趋同效应,在深源地质体识别应用中计算结果不准确,为此,本文提出Theta-Depth法并进行地质体埋深的计算.首先给出直接利用Theta图像进行场源体深度估算的方法,然后推导出基于Theta导数的线性方程来自动估算场源位置参数,本文方法可有效地利用Theta图像的特征为约束条件来提高反演结果的精度.理论模型试验证明本文提出的Theta-Depth法能有效地计算出场源体位置和深度.将该方法应用于满都拉地区实测磁数据的解释,帮助圈定了矿脉的分布.     

基于尺度空间技术的归一化Facet模型位场边界识别

边界识别是位场数据处理解释中的重要环节,传统边界识别方法通常不能均衡深、浅部地质体边界.基于尺度空间技术和归一化的Facet模型检测算子,本文开发了一种带通空间滤波和边缘检测相结合的边界识别方法,有效地提高位场数据边界识别的精度和可靠性.为了验证本文算法的有效性和稳定性,分析了不同尺度空间函数和检测算子对算法的影响,并且对比了传统边界识别方法的效果.理论模拟和实际数据分析表明,利用位场垂向二阶导数进行的基于尺度空间技术的归一化Facet模型边界识别方法不仅算法的稳定性强,而且可以避免高阶导数对噪声干扰放大作用,同时均衡深部和浅部地质体边界,从而可以更精确地识别地质体的形态.