彩虹-4无人机航磁三分量测量系统研发及应用研究

随着无人机技术的快速发展, 无人机在航空物探领域中日益发挥着积极的作用; 通过科技攻关, 我国首次基于国产彩虹-4无人机平台, 开展了无人机平台改装与系统集成、无人机航磁三分量磁补偿等核心和关键技术研究, 成功地研发出首套具有自主知识产权的彩虹-4无人机航磁三分量测量系统, 主要包括彩虹-4无人机平台、三分量磁力仪、光泵磁力仪、高精度惯导系统、高度计、数据采集和收录系统等组成; 并在国内首次开展了无人机航磁三分量面积性应用飞行试验, 全面验证了系统的稳定性、可靠性及适应性等, 试验结果表明航磁三分量精度达到25 nT, 为实现我国在青藏高原和远海开展大中比例尺、高精度航磁三分量测量工作提供先进技术支撑, 具有很好的应用前景.

     

基于航磁垂向分量的深度识别技术研究与应用

本文提出了一种基于航磁垂向分量数据提取磁性场源体深度的方法.从垂直磁化条件下球体模型垂向分量的正演理论出发,给出了利用垂向分量极大值获取异常体埋深的关系式,并在此基础上推导了约束条件下垂向分量深度识别关系式.该关系式简化了场源深度识别的复杂度,充分利用先验信息且无需进行复杂反演运算,能够较为精确地计算异常体的埋深,为磁性场源体深度的提取提供了一种新的解决方案.理论模型试验证明,利用本文提出的深度识别方法进行深度估算的相对误差绝对值均小于1%,相较于常规的垂向分量极大值方法具有更高的估算精度.将该方法应用于中国北部某地区实测航磁垂向分量数据,获取的深度结果与钻孔资料相一致,深度相对误差绝对值小于10%,验证了本文方法对于实际资料的有效性.     

用Euler反褶积方法反演台湾海峡磁异常

用Ｅｕｌｅｒ反褶积方法反演台湾海峡磁异常,选取的窗口不能大,而决定取舍反褶积解的误差限又不能小,这势必对解的质量有较大影响．为此,不仅用了不同延深的单体模型,而且进行了多体模型实验．结果表明,复杂分布的磁性体,用Ｅｕｌｅｒ反褶积方法确定磁性体的轮廓可能是困难的,但可确定磁性体的水平位置和深度,从而降低了对资料精度和计算参数选取的要求．在磁异常比较复杂的地区．     

用Euler反褶积方法反演台湾海峡磁异常

用Ｅｕｌｅｒ反褶积方法反演台湾海峡磁异常，选取的窗口不能大，而决定取舍反褶积解的误差限又不能小，这势必对解的质量有较大影响．为此，不仅用了不同延深的单体模型，而且进行了多体模型实验．结果表明，复杂分布的磁性体，用Ｅｕｌｅｒ反褶积方法确定磁性体的轮廓可能是困难的，但可确定磁性体的水平位置和深度，从而降低了对资料精度和计算参数选取的要求．在磁异常比较复杂的地区．     

基于欧拉反褶积方法估算华北地区重力变化的等效源参数

利用华北地区2009—2014年绝对重力与相对重力多期重复观测资料, 得到不同时空尺度的华北区域重力场动态变化图像。 采用欧拉反褶积方法, 通过对理论模型试算, 获得最优反演参数, 对引起华北地区重力场变化的场源深度和空间分布规律进行了反演计算和分析。 结果表明: 当构造指数为1时, 适合对流动重力场变化数据进行反演。 实际资料的反演结果在2009—2014年间的场源位置集中于河套断裂带。 本文研究方法可以用于重力场反演和以场求源的定量研究。 本工作为流动重力变化信号的反演和解释提供一条新思路, 也为构建地震重力预报指标体系提供了定量依据。     

基于航磁矢量数据的磁源总磁化方向估算

在地质体具有较强剩磁或自退磁效应的情况下,获得地质体总磁化方向对磁法勘探的数据处理、反演及解释具有重要意义.与传统航磁总场测量相比,航磁矢量(三分量)测量能够获得地磁场的矢量信息.基于三分量磁异常一阶矩与磁源磁矩的积分关系,我们实现了基于航磁矢量数据的磁源总磁化方向估算.针对该方法易受相邻异常影响,从而使多异常的估算难...     

重力全张量数据联合欧拉反褶积法研究及应用

全张量测量技术是在空中或海上用加载了多个加速度计的移动平台技术测量位场的五个独立分量.各张量分量包含不同方向的地下地质体信息,水平张量分量T_xx、T_yy、T_xy、T_xz、T_yz通常用于识别和映射与地质构造或地层变化有关的测量区域中的目标,垂直张量分量T_zz用于估计深度.然而,这些分量传统上是彼此分开解释,经常遇到错失关键信息的风险.本文所用全张量欧拉反褶积是在单独z方向的欧拉反演基础上发展而来的,它融合了重力异常垂直分量以及其三个方向导数、水平分量以及其三个方向导数.全张量数据信息得以有效应用的同时,欧拉反褶积结果也比常规欧拉反褶积结果更加收敛.最后,结合美国墨西哥湾地区实测航空FTG数据,用重力梯度张量数据进行联合欧拉三维反演研究,有效的识别岩盖的边界信息,划分岩盖范围,为进一步研究盖层底下深部复杂地质情况提供可靠的解释结果.

     

不同高度数据联合欧拉反褶积法研究

基于不同测量高度重力场及其梯度数据可同时对应同一场源并用于反演场源位置的分析原理,拓展不同高度场数据在欧拉反褶积法中的应用范围.首先,立足于对欧拉反褶积方法的理论研究基础,提出不同高度数据融合联合欧拉反演公式.其次,在理论模型上对多种高度数据联合反演做了测试分析计算,验证了不同高度场数据融合联合欧拉反褶积法能够改善位场解释中单一观测面数据计算带来的解的发散问题,收敛过程由此改善.最后,将本文方法应用于龙门山地区实际重力数据的解释,获得了研究区断裂分布特征.

     

欧拉反褶积中构造指数的计算与优化选取

构造指数是欧拉反演中最重要的参数,以往选取构造指数往往根据地质先验信息和人工经验试探选取,这样往往不能快速,准确地确定反演构造指数,从而影响反演效果,甚至反演失败.本文提出利用异常值自动估算构造指数,这样避免了经验选取构造指数产生的不确定因素的干扰,可以快速方便地选出较合理的构造指数,提高反演效率.模型实验显示了该方法良好的反演效果,证明了文中提出的方法的可行性.     

欧拉反褶积与解析信号相结合的位场反演方法

由于解析信号具有不受(二维) 或少受磁化方向影响,能够较好反映磁性体边界的特性, 因此受到人们的重视. 欧拉反褶积法可以确定场源的位置和深度以及形状因子,具有较强的适应性. 因此前人提出将二者相结合的方法.针对前人提出的方法中存在受高频干扰严重的问题,本文提出低阶的欧拉反褶积与解析信号相结合的位场反演方法.本方法在反演中只需计算磁异常的一、二阶导数,这样能够将高频噪声的干扰减少到人们可以控制的水平.文中详细推导了反演计算公式.模型计算证明了方法的正确性,同时探讨了噪声和邻近磁性体干扰影响的问题.对安徽庐江—枞阳火山岩盆地磁异常反演计算的结果证实了方法的实用性.本方法也可以应用于重力异常的反演计算中.     

基于阻尼最小二乘法的位场欧拉反演方法

欧拉反演方法是一种常用的估算场源位置的位场反演方法.在欧拉反演方法中如何获得稳定的解是一个还没有得到很好解决的难题,场源异常相互叠加干扰使反演系数矩阵极易奇异是造成反演结果发散的主要原因.我们基于阻尼最小二乘法对欧拉反演进行了进一步的分析研究,试图提高反演结果聚集度,获得可靠的反演结果.经过研究发现,阻尼因子的选取、系数矩阵的特征值、坐标系原点的位置设置等因素都会影响反演结果.阻尼系数大小与反演结果向原点压缩的程度呈正相关关系;系数矩阵特征值的大小与反演结果向原点压缩的程度呈负相关关系;并且特征值较小的系数矩阵对应的反演结果对坐标原点的位置变化较敏感.当阻尼系数确定后,采取变换坐标参考点的方法可以获得发散性小、稳定性好的反演结果,据此我们提出了变坐标系筛选方法.为了进一步地缩小反演结果的分布范围,我们根据反演结果与窗口中心点的空间关系对反演结果进行再次筛选.模型实验表明,阻尼最小二乘法欧拉反演方法和变坐标系筛选方法简单易行,可以明显地改善反演效果,增强反演结果的聚集程度.

     

Multiridge Euler deconvolution

Potential field interpretation can be carried out using multiscale methods. This class of methods analyses a multiscale data set, which is built by upward continuation of the original data to a number of altitudes conveniently chosen. Euler deconvolution can be cast into this multiscale environment by analysing data along ridges of potential fields, e.g., at those points along lines across scales where the field or its horizontal or vertical derivative respectively is zero. Previous work has shown that Euler equations are notably simplified along any of these ridges. Since a given anomaly may generate one or more ridges we describe in this paper how Euler deconvolution may be used to jointly invert data along all of them, so performing a multiridge Euler deconvolution. The method enjoys the stable and high‐resolution properties of multiscale methods, due to the composite upward continuation/vertical differentiation filter used. Such a physically‐based field transformation can have a positive effect on reducing both high‐wavenumber noise and interference or regional field effects. Multiridge Euler deconvolution can also be applied to the modulus of an analytic signal, gravity/magnetic gradient tensor components or Hilbert transform components. The advantages of using multiridge Euler deconvolution compared to single ridge Euler deconvolution include improved solution clustering, increased number of solutions, improvement of accuracy of the results obtainable from some types of ridges and greater ease in the selection of ridges to invert. The multiscale approach is particularly well suited to deal with non‐ideal sources. In these cases, our strategy is to find the optimal combination of upward continuation altitude range and data differentiation order, such that the field could be sensed as approximately homogeneous and then characterized by a structural index close to an integer value. This allows us to estimate depths related to the top or the centre of the structure.     

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PSO的地震盲反褶积方法

本文基于地层反射系数非高斯的统计特性,在反褶积输出单位方差约束下,将反褶积输出的负熵表示为非多项式函数,作为盲反褶积的目标函数,然后采用粒子群算法优化目标函数寻找最佳反褶积算子,实现地震信号的盲反褶积.数值模拟和实际资料处理结果表明,与传统反褶积方法相比,本文方法同时适应于最小相位子波及混合相位子波的反褶积,能够更好地从地震数据中估计反射系数,有效拓宽地震资料的频谱,得到高分辨率的地震资料.     

Levelling aeromagnetic survey data without the need for tie‐lines

A new methodology that levels airborne magnetic data without orthogonal tie‐lines is presented in this study. The technique utilizes the low‐wavenumber content of the flight‐line data to construct a smooth representation of the regional field at a scale appropriate to the line lengths of the survey. Levelling errors are then calculated between the raw flight‐line data and the derived regional field through a least squares approach. Minimizing the magnitude of the error, with a first‐degree error function, results in significant improvements to the unlevelled data. The technique is tested and demonstrated using three recent airborne surveys.