重力异常的BP神经网络三维物性反演

三维物性反演参数多,计算量巨大,传统的方法难以实现.本文使用BP神经网络实现重力三维物性反演,介绍了BP神经网络的基本原理及特性,并构造一个适用于重力位场反演的BP神经网络.并用其对模型进行反演计算,结果表明:BP网络具有较好的泛化能力和容错能力,反演速度快、准确,并且较好的反应了场源的分布情况.     

基于Lp范数(0＜p＜0.5)约束的裂陷盆地基底非线性重力反演

利用重力反演沉积盆地基底起伏是油气重力勘探研究的一个重要方面.随着地质目标勘探难度逐渐增大,亟需提高重力反演盆地基底的精细程度.本文研究了基于Lp范数约束的非线性重力反演方法,反演结果能更好地符合裂陷盆地基底起伏特征.反演时假设沉积盆地基底和沉积层均为单一岩性,即沉积层与基底的密度差为常数.将基底之上的沉积层剖分为垂直并置的棱柱体,用棱柱体底面深度近似沉积盆地基底深度,其为待反演的参数.利用Ekblom范数近似Lp范数的表达式,并建立Lp范数意义下的参数向量函数,将其与重力误差函数结合得到非线性反演的目标函数.利用二维裂陷盆地模型进行试算,结果表明当p取0.2时能较准确的反演裂陷盆地基底起伏形态,其应用效果优于基于L0范数和L1范数的约束反演方法.将本文方法应用于南海珠江口盆地实际重力资料反演,将反演的基底深度与地震剖面解释结果进行对比,结果表明该反演方法具有较好的实用性.     

基于密度模型稀疏表征的重力反演方法

重力反演是恢复地下密度空间分布的有效工具,而选择合理的密度模型约束方法是提升重力反演分辨率和可靠性的关键.常规约束方法大多是从剖分网格空间中的密度模型出发,通过调整光滑或稀疏约束权重来匹配反演目标,但当地质体类型多样、异常分离不准确及网格剖分方案不合理时,模型约束的合理性与灵活性难以得到有效保证.为此,本文提出了一种基于密度模型稀疏表征的重力反演方法.首先假设待反演的密度模型表征为模型特征矩阵和稀疏分解系数的线性组合,之后重新推导了重力反演目标函数,并给出了分解系数的稀疏求解过程.相比现有重力反演方法,用于构建模型特征矩阵的特征模型可包含不同类型地质体的先验几何信息,分解系数的稀疏性保证了待反演目标来自于最典型的地质模式组合.最后,通过模型试验及实际资料验证了基于密度模型稀疏表征的重力反演方法的有效性.

     

基于Lp范数正则化的V字型密度界面重力反演

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L_p-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.     

基于L1+L2混合范数频域三维重力场反演方法

三维重力反演被广泛应用于矿产资源勘探和深部密度结构研究, 然而传统空间域三维重力场反演方法存在着深度分辨率低、多解性强和计算效率低的问题, 影响了地质解释的准确性和可信度.本文针对上述不足, 提出基于混合范数正则化约束的频域三维重力场反演方法.首先构建基于深度加权和L1+L2混合范数的模型目标函数.并在反演迭代过程中, 采用频域三维重力场正演方法更新模型, 将传统空间域三维重力场反演中稠密雅可比矩阵的存储和计算等问题转化为频域正演, 大幅度降低内存占用.此外使用高精度高斯型数值积分代替传统快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)算法中的矩形积分, 以保证频域正演方法的计算精度.模型试验表明, 相比于传统空间域基于L2范数光滑约束反演方法以及基于L1范数聚焦反演方法, 本文反演方法能有效降低三维重力反演的"趋肤效应"和拖尾现象, 能恢复出更复杂地质模型, 且反演结果更接近真实模型.最后将该方法应用到加拿大魁北克省诺兰达市的Mobrun硫化物矿体三维密度成像, 结果显示该矿体深度范围约15~170 m, 与前人钻井数据所得深度范围一致, 证明了方法的有效性.     

基于交替方向乘子算法的二维磁异常稀疏反演

磁异常反演是获取地下场源磁化率分布的重要手段之一,在地球勘探中扮演着重要角色.在磁异常反演中,对比光滑反演,稀疏反演的结果具有边界分明,物性参数分布集中的特点,更符合实际情况.针对稀疏反演,本文首先构建了具有代表性的基于L₁范数目标函数,利用交替方向乘子算法可分离凸函数的特点,将极小化L₁范数的优化问题分解为一系列的子问题,通过对子问题求解获得原问题的解;为了增强交替方向乘子算法的适应性,本文结合广义软阈值函数将交替方向乘子法推广于L_p（0 < p < 1）范数的反演中.为了验证本文提出的算法的有效性,采用了三种常规模型进行模拟实验.与基于L₂范数的反演算法进行实验对比,结果表明,本文算法得到了边界清晰,磁化率分布更集中的反演结果.最后,将基于交替方向乘子算法的L₁和L_p（0 < p < 1）范数的反演应用到青海省尕林格铁矿保护区获得的实际磁异常数据中,获得了较为符合实际地质情况的稀疏反演结果.

     

基于数据空间和稀疏约束的三维重力和重力梯度数据联合反演

随着重力和重力梯度测量技术的日趋成熟,基于重力和重力梯度数据的反演技术得到了广泛关注.针对反演多解性严重、计算效率低和内存消耗大等难点问题,本文开展了三维重力和重力梯度数据的联合反演研究,该方法结合重力和重力梯度两种数据,将L0范数正则化项加入到目标函数中,并在数据空间下采用改进的共轭梯度算法求解反演最优化问题.同时,本文摒弃了依赖先验信息的深度加权函数,引入了自适应模型积分灵敏度矩阵,用来克服因重力和重力梯度数据核函数随深度增加而衰减引起的趋肤效应问题.为了提高反演计算效率,本文又推导出基于规则网格化的重力和重力梯度快速正演计算方法.模拟试算表明,改进的共轭梯度法可以降低反演的迭代次数,提高反演的收敛速度;自适应模型积分灵敏度矩阵,可以有效解决趋肤效应,提高反演纵向分辨能力;数据空间和改进的共轭梯度算法结合,可以更好地降低反演求解方程的维度,避免存储灵敏度矩阵,有效地降低反演计算时间和内存消耗量.野外实例表明,该算法可以在普通计算机下快速地获得地下密度分布模型,表现出较强的稳定性和适用性.

     

长江三峡地区三维重力反演研究

本文根据最新获得的长江三峡工程坝区及外围1/50万完全布格重力异常图和人工地震测深结果,利用Parker-Oldenburg快速位场反演方法研究了该区地壳深部结构.在计算过程中,通过采用模型分解、正则化及自下而上逐层反演等方法,首次获得了该区上、中、下地壳分界面的展布图象,并围绕着该区地壳深部构造的几个共同关心的问题讨论了它们的地质构造意义.     

长江三峡地区三维重力反演研究

本文根据最新获得的长江三峡工程坝区及外围1/50万完全布格重力异常图和人工地震测深结果,利用Parker-Oldenburg快速位场反演方法研究了该区地壳深部结构.在计算过程中,通过采用模型分解、正则化及自下而上逐层反演等方法,首次获得了该区上、中、下地壳分界面的展布图象,并围绕着该区地壳深部构造的几个共同关心的问题讨论了它们的地质构造意义.     

基于稀疏约束反演的三维混采数据分离

混合震源采集技术相对于传统的地震数据采集,在极大提高采集效率的同时引入了混叠噪声,很大程度上影响了成像结果的精度.二维混采数据中,我们通常利用混叠噪声在非共炮域呈非相干分布这一特点来压制混叠噪声,从而实现混合震源数据分离.相对于二维混采数据,三维混采数据具有数据量巨大,构建混合震源算子困难,混合度的增加引入了高强度混叠噪声的特点.针对上述问题,本文采用稀疏约束反演方法在Radon域实现混采数据分离,混叠噪声强度比较大的情况下,稀疏约束反演方法能够得到更高精度的分离结果;利用震源激发的GPS时间通过长记录的方式在共接收点道集对上一次迭代分离结果做混合、伪分离,实现了单个共接收点道集自身混合、伪分离,避免了对整个数据做运算,同时不需要构建混合震源算子.通过模拟数据和实际数据计算来验证上述方法的适用性.

     

基于稀疏反演三维表面多次波压制方法

三维表面多次波压制是海洋地震资料预处理中的重要研究课题,基于波动理论的三维表面多次波压制方法(3D SRME)是数据驱动的方法,理论上来说,可有效压制复杂构造地震数据表面多次波.但该方法因对原始地震数据采集要求高而很难在实际资料处理中广泛应用.本文基于贡献道集的概念,将稀疏反演方法引入到表面多次波压制中,应用稀疏反演代替横测线积分求和,无需对横测线进行大规模重建,进而完成三维表面多次波预测,这样可有效解决实际三维地震数据横测线方向稀疏的问题.基于纵测线多次波积分道集为抛物线的假设,为保证预测后三维表面多次波和全三维数据预测的多次波在运动学和动力学特征上基本一致,文中对预测数据实施基于稳相原理的相位校正.理论模型和实际数据的测试结果表明,本文基于稀疏反演三维表面多次波压制方法可在横测线稀疏的情况下,有效压制三维复杂介质地震资料中的表面多次波,从而更好地提高海洋地震资料的信噪比,为高分辨率地震成像提供可靠的预处理数据保障.     

基于地质体空间位置优化约束的航空重力梯度数据三维物性反演

重力数据的物性反演面临着严重的多解性问题,降低多解性的有效手段是加入约束条件.而边界识别、深度估计及成像方法可获取地质体的水平位置、深度范围等几何参数信息,本文将基于数据本身挖掘的地质体几何参数信息约束到物性反演中,以降低反演的多解性.通过引入基于深度信息的深度加权函数及基于水平位置的水平梯度加权函数建立优化约束条件,有效地提高了反演结果的横向及纵向分辨率.重力梯度数据包含更多的地质体空间特征信息,将优化约束反演方法应用到全张量数据的反演中,模型试验表明本文方法反演结果与理论模型更加吻合.最后对美国路易斯安那州文顿盐丘实测航空重力梯度数据的应用表明,本文方法在其他地球物理、地质资料不足的情况下获得更可靠的反演结果.

     

基于数据规则化和稀疏反演的三维表面多次波压制方法

表面多次波是海洋地震勘探中的主要问题.目前,二维数据驱动的表面多次波压制技术(SRME)已经比较成熟,并且已经成为工业界压制海洋表面多次波的主流方法.但是由于二维SRME算法没有考虑横测线方向上多次波的贡献,导致在处理实际三维海洋资料时存在比较大的误差.将二维SRME算法扩展到三维空间后可以得到三维SRME算法,但是由于目前实际采集的三维海洋资料的观测系统存在拖缆漂移,而且横测线方向采样过于稀疏,直接应用三维SRME算法无法准确预测表面多次波.本文提出的通过数据规则化配合稀疏反演的三维表面多次波压制方法能够解决这种实际资料和三维SRME算法之间的矛盾.本文通过研究数据规则化与反规则化技术,使得数据分布满足三维SRME的要求;通过研究稀疏反演技术,有效解决了横测线方向采样稀疏对于多次波预测的影响,三维实际海洋资料的应用结果验证了方法的有效性和可行性.     

重磁数据三维物性反演方法进展

综述了重磁数据三维物性反演方法中的几个关键问题.主要包括正演快速算法、反演框架、约束因子讨论、反演算法实现等方面.正演快速算法主要讨论了等效存储几何格架技术、基于GPU加速的并行计算技术以及小波压缩技术.三维物性反演则是在最小二乘意义下使目标函数达到极小的线性或非线性反演.指出,对于特定地质问题需要谨慎选择不同且合适的约束方法乃至反演算法,才能达到好的效果.最后讨论了重磁数据三维物性反演较好的应用前景及发展方向.     

地震走时与重力数据的联合反演

对目前的地震走时与重力数据联合反演发展进行了简要的概述。首先,从两类数据单独反演的基本原理出发,对两者进行了分析比较,并由两者参数间存在的相互关系,可将两类数据归并、统一到一个系统,合理地进行联合反演。其次,根据目前国内外的相关研究,介绍了当前联合反演的两种算法:依次反演和同时反演。最后,对联合反演中存在的问题进行了讨论。     

重力和重力梯度数据联合聚焦反演方法

重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,本文提出了一种快速计算灵敏度矩阵的方法.因为联合反演对内存的要求增大,本文选择有限内存BFGS拟牛顿法求解反演问题.本文通过再加权的方法实现深度加权.文中利用单一分量的反演结果来预测异常体的埋深信息,随后将埋深信息结合到深度加权函数中,将其用于多分量组合反演计算.给出了模型试验,发现预测得到的异常体的埋深信息与其实际埋深存在偏差,但是将这一信息应用到反演计算,能够得到与真实模型一致的结果.之后,本文通过模型试验来探究重力和重力梯度联合反演的优势,发现将重力和重力梯度数据联合,能够识别出额外的噪声,反演得到的模型更加合理.但是,对于不同分量组合得到的反演结果是相近的,反演模型的提高很小.最后,将联合反演方法应用到美国路易斯安那州Vinton岩丘的实际数据中,结果显示,将重力和重力梯度数据联合反演,反演模型得到了提高,反演得到的结果与地质资料吻合.