巷道直流透视二维反演成像技术及应用

巷道直流透视技术,在煤矿工作面底板或顶板隐伏富水异常体的探查方面已有很多成功的实例,但是针对该方法的成像方法及局限性的研究较少。为了论证该方法的可靠性和局限性,从理论模型异常分析及反演成像,工程实测数据成像解释进行讨论。首先采用直流电三维有限元,模拟了工作面底板赋存单个富水陷落柱和多个富水陷落柱模型的响应。根据典型煤矿巷道参数设计理论模型,探讨了三极透视成像方法合成数据响应对陷落柱的反应能力。进一步对理论模型进行了二维反演成像,成像结果表明,成像结果沿巷道方向二维反演有较强的分辨率,而垂直巷道方向由于受观测方式的限制,异常呈条带状,异常位置与实际存在偏差。最后对陕北某矿工作面的巷道直流透视工程实例进行了二维反演成像,处理结果表明该方法横向敏感,纵向由于观测数据不完备,定位能力较差。     

基于窗口数据的重力相关成像

位场相关成像可以快速估计场源的空间位置。为了减小叠加异常对相关成像的影响,现有的成像方法通常是采用剩余异常或异常垂向导数成像。笔者通过加入一个数据截取窗口,计算窗口内数据的相关系数,以减少相邻场源间的影响,从而达到提高成像分辨率的目的;并通过相关系数极值的大小选取窗口,从理论上使成像结果更加可靠。通过重力模型试验,验证本方法能够提高成像分辨率。将该法应用于葫芦岛市黑鱼沟的某矿洞的深度计算中,取得较好效果。     

区域重力异常多尺度密度反演研究

重力测量观测得到的重力异常,反映的是不同深度和不同尺度异常源的叠加效应。在理论上,只有进行适当的异常分解,才能较为准确地反演异常体的物性与几何参数。这里首先对重力异常进行小波多尺度分解,再通过频谱分析求出各层对应的中心深度,然后确定各层的平均密度,用广义线性反演方法反演各层密度的扰动,进而得到各层的密度分布。通过塔里木盆地的重力异常的多尺度分析和密度反演应用实例,显示了多尺度反演方法对区域重力异常的有效性和应用价值。     

三维等效源反演成像研究及应用

物探数据反演的多解性给资料处理和解释造成了一定的困难,而等效源法正是利用了反演的多解性,通过对等效源的密度进行反演得到地下真实的场源。采用棱柱体等效源,对三维理论模型重力异常进行反演成像计算和分析,并运用实际重力资料进行了计算和处理。理论和实践证明效果良好,表明了等效源反演在重力测量中的可行性和正确性。      

重力法在谢尔塔拉铁锌矿床上的找矿效果

谢尔塔拉铁锌矿床是在验证M_(72-85)航磁异常时发现的.在该矿区除进行了航磁与航电测量外,还进行了地面磁法、重力测量、低频定源电磁法、激电剖面与测深、电测井以及三分最磁测井等物探工作.这些工作在圈定矿体、确定矿体空间形态和赋存位置以及估算储量等方面都起了不同程度的作用.本文只着重介绍重力法所获得的一些效果.     

基于层源位场的重力及其梯度数据联合相关成像

为提高重力与重力梯度数据联合成像的纵向分辨率,笔者提出基于层源位场的重力及其梯度联合相关成像方法.为体现不同深度位置地质目标体的空间分布特征,采用均值滤波法和插值-切割分离法分离位场异常,并使用向下延拓方法得到不同深度层的层源重力及其梯度数据,在此基础上实现分层重力及其梯度的联合相关成像.将本文方法应用到多个立方体的组...     

基于断层模型扫描的地质体边界识别方法与应用

如何较为准确地确定断层的位置及其产状一直是重力剖面数据解释的重点内容之一。笔者通过构建一系列具有不同几何参数(断层位置与倾角等)的2D断层模型,将其重力响应与观测重力剖面数据进行窗口滑动相关性扫描,根据计算的相关性系数最大值与设置的阈值比较,从而判断在滑动窗口中心点位置下方是否存在断层,若存在,则将相关性系数最大值对应的几何参数作为解释的断层参数。模型试验表明,利用该方法可以识别具有不同倾角的断层。利用该方法对某地区的实际重力剖面数据进行了多角度断层模型的相关性扫描,结果显示根据该方法确定的断层位置及倾角大小与实际断层地质剖面图比较一致,从而验证了笔者所提方法的有效性。     

利用比值DEXP进行重力梯度数据深度成像

针对传统DEXP快速成像结果依赖于地质体构造指数的缺点,笔者提出了利用重力异常不同阶垂向导数比值DEXP的方法。该方法使得成像结果独立于地质体构造指数。地质体的深度估计完全自动化,仅需要寻找比值DEXP成像结果的极大值点位置。通过该方法估计出的深度结果,可以进行地质体构造指数的估计。通过模型试验,证明该方法能准确地估计出地质体的深度位置以及地质体的类型。将该方法应用到Bell Geospace公司在Vinton Dome测得的Air--FTG全张量重力梯度数据中取得了很好的结果。     

重力勘探在沉积型铝土矿床调查中的应用研究

我国北方沉积型铝土矿主要赋存于奥陶系灰岩与石炭系中统本溪组接触面的凹斗处,由于该接触面存在一定的密度差,故可以利用布格重力异常的低值区来圈定靶区。但由于观测面的起伏变化以及中间层校正和地形校正时密度选择不准的影响,使得布格重力异常会出现与地形成镜像或同向关系的"虚假异常",这给靶区的圈定造成了一定的影响。为消除或削弱这种"虚假异常",采用曲面处理方法和回归分析方法对布格重力异常进行处理。结果表明,通过这两种处理方法很好地消除了布格重力异常中的"虚假异常",正确地反映了奥陶系灰岩与石炭系接触面凹斗的起伏形态,准确地圈定了靶区,达到了高效找矿的目的。     

基于深度加权的多分量重力梯度数据联合相关成像方法

针对重力勘探中相关成像存在纵向分辨率较低的问题,提出基于深度加权的多分量重力梯度数据联合相关成像方法。与重力异常数据相比,重力梯度数据具有更高的信噪比、包含更多的频率信息。因此,本文在相关成像原理基础上联合多分量重力梯度数据,引入基于先验信息的深度加权函数,通过对研究区域进行划分,进一步提高深度加权效果。利用长方体组合理论模型确定了最佳梯度数据组合,验证了深度加权函数能够提高纵向成像效果;提出的方法还被证明具有抗噪性。将该方法应用于文顿盐丘区域的实测重力梯度数据,结果能够清晰地显示盖岩的位置。     

基于重磁数据梯度比值的深度学习技术实现场源位置反演方法

场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.      

用有限元插值法计算区域重力异常

有限元插值法利用区域边界上的少量数据可计算区域重力异常。由于只有区域数据参与插值计算,其结果更准确。通过教学模型实验得出结论:在区域场近似二次或三次曲面的条件下,有限元插值法比最小二乘法计算的区域场更接近真实值。在某盆地的重力资料处理中,用有限元插值法分离出该区的局部重力异常.     

布格重力异常地形校正方法在微重力勘探中的缺点及其纠正方法

多年来,不论重力勘探程度如何,在布格重力异常计算中都必须经过地形改正和中间层改正。本文通过分析在计算布格重力异常时地改和中间层改正对测点的重力补偿,提出了取消中间层改正以适应微重力勘探精细解释需要的地形校正方法。该方法建立在对实际地形（岩性）的正演基础上,可以根据施工地区的地质条件合理选择重力基准面进行可变密度地形校正。使用该方法可以比较好地消除地形起伏和不均匀岩性对测点产生的重力影响,从而得到比较可信的重力异常数据。     

新疆于田及周边地区地震活动性与重力异常特征

基于最新重力场模型对2014年于田M_s7.3地震震区的重力异常特征进行分析, 并应用Crust1.0地壳模型计算得到震区的深部构造形态, 结果显示: 震中位于地壳厚度陡变带上.同2008年于田M_s7.3地震相比, 震中虽位于不同位置, 但发震机制均与深部地壳结构变化密切相关.统计研究区内历史地震活动性与重力异常之间的关系, 发现震中的自由空气异常与地形存在明显的线性相关性, 而布格异常和均衡异常的结果则明显不同.进一步地分别计算不同重力异常的水平总梯度和线性信号, 结果表明: 重力异常梯度量与地形的相关特性更明显.研究表明: M_s7.0以上大震活动与重力异常之间具有明显的统计特性学, 这可能与重力异常反映的深部结构和壳内质量分布的不均匀有关.      

重力异常AlexNet深度神经网络反演

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量密度异常体模型并通过正演计算得到带标签的数据集,然后用该数据集训练AlexInvNet网络,最后将重力异常数据输入训练好的AlexInvNet网络直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该方法相较于全连接网络深度学习反演方法,能够更好地反演出异常体的位置和密度,具有较好的泛化能力和抗噪声能力。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决重力异常反演问题。     

改进的位场相关成像方法

位场相关成像是根据实测异常与地下不同位置地质体所产生异常之间的相关系数来快速获得地质体的空间位置.现有的相关成像方法是利用球体模型来模拟地下地质体的形状,当场源体的实际形状与球体相差较大时,计算结果势必出现较大误差.为了解决这一问题,对该方法进行改进,以不同模型来模拟地下地质体形状,计算其产生异常与实测数据的相关系数,理论上使相关系数取得最大值的模型与实际地质体情况一致.因此,改进后的方法不仅可以获得地质体的位置参数,还可以对地质体的类型(构造指数)进行估计.磁异常的相关成像计算采用异常的解析信号来完成,这样可有效地避免磁化方向的干扰,且计算公式相对简单.通过理论模型试验,证明此方法可以成功地完成位场数据的反演工作,且稳定性较高.最后将其应用于上海实测磁异常数据的解释中,获得了地下未爆炸物的分布情况.      

Forward Modeling with Forced Neural Networks for Gravity Anomaly Profıle

In this paper, we introduce a new method called Forced Neural Network (FNN) to find the parameters of the object in geophysical section respect to gravity anomaly assuming the prismatic model. The aim of the geological modeling is to find the shape and location of underground structure, which cause the anomalies, in 2D cross section. At the first stage, we use one neuron to model the system and apply back propagation algorithm to find out the density difference. At the second level, quantization is applied to the density differences and mean square error of the system is computed. This process goes on until the mean square error of the system is small enough. First, we use FNN to two synthetic data, and then the Sivas–Gürün basin map in Turkey is chosen as a real data application. Anomaly values of the cross section, which is taken from the gravity anomaly map of Sivas–Gürün basin, are very close to those obtained from the proposed method.     

Forward Modeling with Forced Neural Networks for Gravity Anomaly Prof?le

In this paper, we introduce a new method called Forced Neural Network (FNN) to find the parameters of the object in geophysical section respect to gravity anomaly assuming the prismatic model. The aim of the geological modeling is to find the shape and location of underground structure, which cause the anomalies, in 2D cross section. At the first stage, we use one neuron to model the system and apply back propagation algorithm to find out the density difference. At the second level, quantization is applied to the density differences and mean square error of the system is computed. This process goes on until the mean square error of the system is small enough. First, we use FNN to two synthetic data, and then the Sivas–Gürün basin map in Turkey is chosen as a real data application. Anomaly values of the cross section, which is taken from the gravity anomaly map of Sivas–Gürün basin, are very close to those obtained from the proposed method.     

青藏高原亚东—格尔木地学断面重磁异常的对应分析

对应分析方法是一种重磁异常的定量化联合解释方法。从泊松定理出发,计算重磁异常的相关性,并根据相关性的分布特征来分离和鉴别不同类型的异常区,为划分地质构造单元及认识地壳结构的其它特征提供信息。在对青藏高原亚东—格尔木地学断面的综合研究中,本文用对应分析方法联合解释重磁异常,对该区地壳结构提出了一些认识。