基于泰勒级数迭代的重力归一化总梯度

针对重力归一化总梯度常规计算方法中向下延拓计算的不稳定性,提出了基于泰勒级数迭代法进行快速稳定向下延拓的重力归一化总梯度场( GH 场) 计算模式。水平圆柱体模型试验表明: 该方法的GH 场表现为单一高值特征,而且极大值位置与模型体质心位置相吻合。非均匀( 含油气) 球冠模型表明: 在油气含量较低时,Fourier 级数法和Fourier 变换法无法识别出“两高夹一低”的储油特征,而本文方法可以清晰地识别。这充分说明基于泰勒级数迭代的重力归一化总梯度计算方法不仅提高了计算结果的稳定性,而且还提高了异常的分辨率。     

基于垂向一阶导数与解析信号比值的欧拉反演方法

常规欧拉反褶积法中构造指数的选取以及分散解存在较多的问题,提出了基于联立垂向一阶导数与解析信号的欧拉齐次方程的RDAS-Euler反演方法。该方法可以更为精确的估计场源的范围及埋深,且不需考虑构造指数N的影响,避免了因构造指数不当而引起的反演误差。通过对单一地质体及组合地质体模型的实验证明本文方法能有效地完成目标体的反演工作,反演结果与理论值之间的误差小于10%,且相对于常规欧拉反褶积法更加稳定准确,能够更好的得到地质体边界及深度信息。将RDAS-Euler法应用于黑龙江省虎林盆地实测布格重力异常数据,获得了丰富的断裂信息,说明RDASEuler法增强了对断裂平面位置的识别能力。     

基于垂向一阶导数与解析信号比值的欧拉反演方法(英文)

常规欧拉反褶积法中构造指数的选取以及分散解存在较多的问题,提出了基于联立垂向一阶导数与解析信号的欧拉齐次方程的RDAS-Euler反演方法。该方法可以更为精确的估计场源的范围及埋深,且不需考虑构造指数N的影响,避免了因构造指数不当而引起的反演误差。通过对单一地质体及组合地质体模型的实验证明本文方法能有效地完成目标体的反演工作,反演结果与理论值之间的误差小于10%,且相对于常规欧拉反褶积法更加稳定准确,能够更好的得到地质体边界及深度信息。将RDAS-Euler法应用于黑龙江省虎林盆地实测布格重力异常数据,获得了丰富的断裂信息,说明RDASEuler法增强了对断裂平面位置的识别能力。     

利用正则化方法计算重力归一化总梯度

针对重力归一化总梯度计算过程中向下延拓的不稳定性,将正则化因子引入到向下延拓中,提出了利用正则化方法计算重力归一化总梯度的方法。在模型试验中,对非均匀球冠模型中不同厚度油气藏进行试验分析,结果表明:选取合适的谐波数和正则化因子,可以较好识别出"两高夹一低"的储油特征,且识别能力强于常规的Fourier变换法,这说明本文方法能够提高重力归一化总梯度计算结果的稳定性和分辨率。在实例应用中,利用此方法不但清晰地显示了已有油气藏的位置,还推测了5个油气构造区。