基于对称多项式约束的重力反演

由于地球物理场的等效性、观测数据集的有限性和数据观测存在误差等问题,地球物理反演通常为不适定问题.Tikhonov正则化是应用最广泛的减少反演不适定性的方法之一,稳定函数的引入一方面提高了反演稳定性;另一方面将先验信息融入反演,提高了反演的效果.稳定函数的构建是正则化反演的关键之一,本文提出一种可以融入任意数量先验物性信息的对称多项式模型约束稳定函数.通过引入该函数,达到充分利用岩石先验物性信息、提高反演效果的目的.重力模型及实测数据反演表明,基于对称多项式的模型约束反演,可以实现任意数量岩石统计物性的利用,并获得理想的异常体边界和密度范围约束效果.     

基于Lp范数稀疏优化算法的重力三维反演

三维密度反演已经成为重力数据定量解释的常规方法,但由于重力数据本身并没有深度分辨率,为了减少由此引起的重力反演的非唯一性,常用的手段是引入额外的先验信息.本文提出了一种重力三维稀疏反演（以下简称稀疏反演）方法,该方法通过求解物性上下界约束时的L_p范数（0 ≤ p ≤ 1）稀疏优化问题,来获得具有尖锐边界的解.与传统的L₂范数反演方法相比,稀疏反演方法可以更加有效地利用已知的物性信息,获得深度分辨率更高的反演结果.此外,我们也分析了稀疏反演方法与二值、三值反演算法的等价性以及在实际应用中需要注意的问题.最后,通过模型试验以及矿区实测数据反演验证了稀疏反演方法的有效性.     

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q-高斯分布和零阶最小熵正则化的三维重力聚焦反演

观测的重力数据通常含有误差,传统的三维重力反演方法假设数据残差服从高斯分布,数据误差的大小和可靠估计对于三维重力反演的精度和可靠性是非常重要的.在模型正则化方面,传统的三维重力反演主要是基于Tikhonov正则化理论来获得稳定解,但是当地下密度异常体存在尖锐边界时,基于L2范数正则化的三维重力反演得到的密度异常体边界比...     

重力与地震资料的模拟退火约束联合反演

联合反演是综合地球物理研究的重要定量解释手段.本文在总结和分析重力与地震资料联合反演的研究现状基础上,利用改进的全局寻优的快速模拟退火算法,实现了重力和地震资料的约束同步联合反演.针对性地设计了密度和速度界面不完全一致的模型,理论模型的试验说明了方法的效果和适用性.结合最近完成的广东徐闻地区实际资料的处理和解释,表明该方法可准确确定复杂构造物性界面的密度和速度结构,在该地区的油气勘探中发挥了作用.在先验信息约束下,该联合反演方法要明显优于单独的重力反演.     

南北地震带南段地壳厚度重震联合最优化反演

重力反演方法是研究地壳结构和物性界面起伏的有效地球物理手段之一.本文收集了南北地震带南段67个已有的固定台站接收函数反演的Moho面深度结果,并使用基于EGM2008重力异常模型计算的布格重力异常,验证了本文提出的重震联合密度界面反演方法的有效性.利用接收函数对台站下方Moho面深度估计作为先验约束,定义了一类评价函数,通过对重力反演算法中尺度因子,平移因子和稳定性因子的最优选择,最小化重力反演结果与接收函数模型之间的差异.结果表明,本文提出的方法,可以有效地同化不同地球物理方法获得的反演模型,且通过重震联合反演可以改进由于对空间分布不均匀的接收函数结果插值可能而引起的误差.本文还通过引入Crust1.0的Moho面深度为初值,同时考虑地壳密度的横向不均匀分布,通过模型之间的联合反演有效改善了地球物理反演模型间的不一致性问题.本文反演得到的最优化Moho面深度模型与已知67个台站位置接收函数模型之间的标准差约1.9km,小于Crust1.0与接收函数结果模型之间标准差为3.73km的统计结果.本文研究结果对于同化重震反演结果、精化地壳密度界面模型,都具有十分重要的参考意义.     

基于模型降阶的贝叶斯方法在三维重力反演中的实践

三维重力反演是地质工作者了解地球深部构造,认知地下结构的重要手段.按照反演单元划分,三维重力反演有离散多面体(Discrete)反演和网格节点(Voxels)反演两种方式.离散多面体反演由于易于吸收先验地质信息得到的理论场能够很好地拟合观测场,因此,在实际重力反演中更受欢迎.目前离散多面体重力反演中初始模型的建立方法繁杂不一,实际应用受到很大的限制.本文本着充分挖掘利用先验信息和重力观测数据得到丰富可靠的反演结果这一原则,以离散多面体反演技术为基础,改进建模过程.在初始模型的建立中,吸收贝叶斯算法优势,采用隐马尔科夫链改善朴素贝叶斯方法的分类效果,通过最大似然函数算法求解,再采取模型降阶技术,固定所建模型中几何体的形态或密度,达到在几何体形态(x,y,z)、密度(σ)和重力值(g)五个参数中降低维数目的,从而减小高维不确定性和正演的计算量,由此反演计算的地质体密度和分布范围相对更准确,更利于重现重力模型结构.通过单位球体和任意形态几何体模拟实验,以及安徽省泥河矿区三维重力反演实践,得到非常接近实际的密度或重力值,大幅提高了三维重力反演的精度和效率,说明该方法是有效、实用的.     

密度和速度随机分布共网格模型的重力与地震联合反演

针对重力与地震联合反演存在的问题,结合已有的研究成果,本文研究实现了速度和密度随机分布共网格单元模型的建模技术,以适应密度和速度剧烈变化的复杂模型及联合反演的计算要求.重力正演利用了该网格的二度半体模型,并进一步改进了地震走时的二维射线追踪计算方法,以适用于速度随机分布的网格介质.结合改进的模拟退火算法,实现了这种共网格条件下的重力与地震资料的同步联合反演.模型试验证明了重力与地震联合反演可以准确确定复杂物性界面的密度和速度结构,适用于物性界面不完全一致和物性变化剧烈的复杂模型,并且联合反演结果要优于单独的重力反演.带先验信息约束下的实际资料的联合反演,进一步证明了该方法的适用性和效果,可提高反演精度并减少多解性.     

基于阈值约束的协克里金法联合反演重力与重力梯度数据

常规协克里金方法反演重力或重力梯度数据具有抗噪性好、加入先验信息容易等优点,其反演的地下密度分布能够识别异常体中心位置,还原异常体基本形态,但反演图像光滑,分辨率低,这是由于常规方法估计的密度协方差矩阵全局发散、平稳.为了通过协克里金方法获得聚焦的密度分布需要改善密度协方差矩阵的性质.首先,本文推导了理论密度协方差公式,其性质表明,当理论模型聚焦分布时,其密度协方差矩阵是非平稳且聚焦分布的.为了打破常规协方差矩阵全局平稳、发散的特征,本文设置密度阈值处理协方差矩阵,通过不断更新协方差矩阵来迭代实现协克里金反演,最终得到相对聚焦的反演结果.用本文方法处理重力与重力梯度数据恢复两种密度模型,均得到了与正演模型匹配的反演结果;再将方法运用于文顿盐丘的实际测量重力与重力梯度数据,反演结果与已知的地质情况匹配较好.     

基于UNet++卷积神经网络的重力异常三维密度反演

三维密度反演是地球物理领域的研究热点,而在大数据及人工智能发展的时代背景下如何快速高效地实现重力数据反演显得更为重要.传统反演方法通常需要存储大型系数矩阵,内存占用大,耗费时间长,同时为约束反演结果而加入的正则化约束项参数难以确定;深度学习可以不依赖先验信息,也不需要计算及存储系数矩阵,使得计算效率大大提高.基于此,本文提出了一种基于UNet++网络的重力异常反演方法.首先将UNet++网络中部分参数进行更改：选择在输入数据绝对值较大时梯度更稳定的LeakyReLU作为激活函数;加入了Batch Normalization层,增强了网络的收敛速度及稳定性.然后为了提高网络的全局最优化能力,引入了基于余弦退火的学习率更新策略,使用梯度的一阶以及二阶矩估计的Adam最优化算法,利用数据集与标签集进行网络训练,实现了重力异常的三维密度反演.通过实验验证了UNet++、LeakyReLU更快速稳定的收敛能力,而余弦退火学习率更新策略具有更强的全局寻优能力.含噪模型实验及实际数据反演结果进一步证明该方法的正确性和有效性,及其良好的泛化能力与抗噪能力.     

贝叶斯同化重力反演方法构建龙门山地壳密度模型

重力异常对地壳横向密度变化敏感,而无约束重力反演得到的密度模型其垂向分辨能力往往不理想.为了改善反演结果的垂向分辨率,本文参考已有先验分层模型,基于贝叶斯原理,提出了一种重震联合反演的新策略,可实现多种参考模型和复杂加权参数条件下的最大后验概率估计.理论模型测试结果表明,对于深度加权、多参考模型约束等多种问题,本文提出的新方法都可以稳健地获得最优化的模型参数.本文同时以中国地震科学台阵在龙门山地区及周边的一维接收函数分层模型和地震层析成像结果为参考,通过此方法对该区的重力异常进行反演,获得了该区的高精度三维密度结构,其水平分辨率优于10 km,垂直分辨率优于5 km.结合四条通过汶川和芦山地震震中的剖面进行分析后发现,反演得到的密度结构模型在过强震震源区位置横向变形显著,其揭示的分层地壳结构和变形模式与地表已知断裂构造具有相关性.本文提出的重震联合反演新策略,可为研究潜在强震风险源区的地壳结构和物性特征提供有效的科技方法支撑.     

一种重力异常概率成像的扩展计算

根据重力数据反演结果的数据类型不同,可将重力反演概括为两类:一类是应用线性或者非线性算法,直接计算成像空间的密度分布;第二类是计算得到一种所谓等效密度,用以勾画重力异常场源分布,称为概率成像方法.相对于第一类方法,第二种方法计算更为简单,反演过程也更为稳定.但在一些应用中,需要获取地下介质的实际密度值,进而通过岩性层析等来确定岩性分布,此时,等效密度反演方法表现出了其局限性.本文从概率密度方法出发,应用一种迭代计算,可完成将概率密度值到实际密度值的转化,同时,增加了反演结果的分辨率.本文应用两个理论模型证明了该方法的有效性.     

基于精确Zoeppritz方程的非线性AVO三参数反演

常规AVO三参数反演通常存在密度反演不准确的问题,而密度参数对常规油气藏中的流体识别、流体饱和度计算、孔隙度计算以及非常规油气藏中TOC含量计算、裂缝预测等都至关重要,因此对于研究如何利用大偏移距振幅信息和富含密度信息的PS波地震资料来提高密度反演结果的稳定性和精度显得尤为重要.研究基于贝叶斯反演理论框架,引入三变量Cauchy分布先验约束,利用精确Zoeppritz方程构建了AVO三参数联合反演的目标函数,对目标函数进行Taylor二阶非线性简化,得到模型参数的迭代更新公式,实现了大偏移距地震振幅信息的利用和PP波、PS波联合反演.合成数据和实际地震数据的方法测试结果表明,新方法不仅可以直接反演纵波速度、横波速度和密度,而且还具有很高的精度,尤其是密度反演结果.基于合成数据的PP波、PS波单独反演结果与PP波和PS波联合反演结果对比显示,联合反演稳定性更好,精度更高,抗噪能力更强,验证了该方法的可行性和有效性.与基于Aki-Richards近似公式的反演结果对比表明,该反演方法具有更高的反演精度和更好的抗噪性.     

二度半长方体组合模型的重力模拟退火反演

针对重力异常反演的现状,采用矩形单元体网格剖分的二度半体组合模型,模拟任意的多层密度界面或形体,实现了重力正演.该建模方法适应性强,适合于实际工作中常见的密度横向变化的复杂模型.使用改进的全局寻优的快速模拟退火算法,对重力异常进行反演,结合这种灵活的密度建模方法,反演过程中只需要反演各矩形单元体的密度参数,即可同时得到地质体的界面或形态以及密度值分布.通过复杂界面和形体的模型试验,证明了方法的效果.在江苏下扬子地质构造复杂区的实际应用说明,在地震等先验信息约束下,该重力反演方法提高了反演精度并减少了多解性,可有效解决古生界泥盆系-志留系目的层分布等地质问题.     

利用重力异常构建壳幔密度结构方法及应用

利用重力异常构建壳幔密度结构,是获取地球内部物性参数、岩石结构的方法之一,可以为研究地球动力学演化过程提供约束.直接观测到的重力异常是获取壳幔密度结构的重要资料.重力异常是不同深度物质产生的重力场的叠加,针对不同的研究区域,需要对重力异常进行必要的分离;在此基础上,可以通过正演拟合和反演方法等途径获得壳幔密度结构.正演拟合可以获得精细壳幔密度结构,但需要较强的先验约束信息,受主观人为的因素影响较大.反演方法计算快,人为因素影响较小,但获得壳幔密度结构具有平滑的特征,难以得到精细密度结构.反演结果对初始模型有一定的依赖性,非唯一性较强.     

基于Voxler软件的重力三维反演数据可视化应用研究

随着三维地质信息技术的发展,三维预测成为大比例尺深部找矿预测的重要途径和发展趋势.本文对研究区重力异常数据进行了三维反演,并用Voxler软件对反演结果进行了三维可视化呈现.对研究区已知钻孔、地质图等信息进行了数字化和投影,并以此为先验信息,选择了适当的可视化呈现方式,最后建立了能够反映区内密度分布结构的数字化模型.在此基础上,开展了部分地质解释和未知区找矿预测.结果表明:运用Voxler软件能恢复地下三维密度分布结构,以此建立的三维重力建模能够表达地质环境,并直观的对全区资料进行浏览、分析、研究.说明先验信息约束下的重力三维建模技术在研究在深、边部找矿和重力异常的精细处理等方面具有潜在的价值和广阔的应用前景.     

基于Extrapolation Tikhonov正则化算法的重力数据三维约束反演

通过研究重力数据三维反演解的病态性,利用基于拉格朗日插值方法的Extrapolation Tikhonov正则化方法来解决反演中解的不唯一性和不稳定性问题,该方法最大限度的减少了因正则化参数的引入而在反演结果中介入的误差,同时详细讨论了基于三种选择原则的正则化双参数的具体选择方法,模型试算结果表明,与原Tikhonov方法相比,该方法提高了反演的拟合精度.其次,为了消除核函数随深度增加而快速衰减对反演结果的影响,本文改进了前人的重力数据三维反演深度加权函数,改进后的加权函数与原函数相比能更好的识别异常体底部密度分布特征,对于埋深较深的异常体具有较好的识别效果,更好的解决了由近地面趋肤效应作用引起的密度分布不均的问题.同时,利用上下限约束函数限制每一个立方体的密度差范围,并应用于多组人工合成模型.结果表明:该反演方法能准确地获得正演模型的预设参数范围和位置.     

约束变密度界面反演方法

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.     

基于共轭梯度算法的重力梯度数据三维聚焦反演研究

重力梯度数据相对于传统重力数据,能够更细致、准确地描述地球浅部构造和研究矿产资源分布等信息.本文采用共轭梯度算法,在加权密度域求解重力梯度数据三维聚焦反演最优化问题,以恢复地下三维密度分布,目标函数包括数据不拟合函数和最小支撑稳定函数.首先,在推导目标函数对加权密度的一阶导数时,为了得到更合理的计算公式,我们考虑变加权函数中含有密度变量;此外,本文通过密度上下限约束,改善了传统聚焦反演中聚焦因子选取困难的问题.新算法获得的反演结果,对聚焦因子的选择约束较少,相比传统聚焦算法,能够更容易的获得理想结果.将方法应用于理论模型验证其有效性和正确性,并应用本文方法处理文顿盐丘地区的航空全张量重力梯度数据,得到了与已知地质信息匹配的密度分布,表明本文方法具有处理实际数据的能力.     

重震联合反演方法及其应用进展

地球物理反演是探索地下结构的最佳途径之一.地震波可以穿透到地球深部进行直接采样,是探测地球深部的主要方法.重力是结构体密度分布与地表观测点之间距离的体积积分效应,重力异常随着源深度的增加衰减很快,其对浅部结构的灵敏度明显优于地震数据.地震和重力联合反演能够相互补充和约束,提高空间分辨率,使反演结果更加稳定可靠.本文首先介绍了联系地震和重力数据的速度-密度经验关系,随后分别介绍了重震联合反演的3种常用方法—顺序反演、同步反演和交叉梯度反演,简要阐述了各种方法在国内外的应用情况.分析认为顺序反演将两类数据分开独立进行计算,原理简单,易于操作实现.但是该方法依赖于先验模型和速度-密度经验关系,可能存在分辨率较低区域(如模型边界)的误差放大效应.同步反演采用将地震和重力数据放在同一方程组中同时反演的策略,减弱了单一数据先验模型对结果的影响,但两种数据的同时运用势必引入数据权重分配问题.交叉梯度寻求不同物理参数模型在结构上的相似性,对潜在的岩石物性关系做了最少的假设,一定程度上降低了反演的非唯一性,但强制性地匹配模型的结构不一定完全符合地下介质的物性分布.因此使用交叉梯度方法反演时应注意模型的推导需要遵循客观标准,以控制模型的结构相似性和数据拟合度.最后指出重震联合反演中的速度-密度经验关系和数据的权重分配仍是值得探究的问题.