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基于粒子群算法的重力张量反演研究
作者姓名:孙中科  朱自强  鲁光银  曹书锦
作者单位:中南大学地球科学与信息物理工程学院,湖南长沙,410083
基金项目:国家自然科学基金项目资助,中南大学自由探索计划资助
摘    要:重力梯度张量的定义是对重力位求二阶导数,相比于传统的布格重力异常,它在反映地下密度异常分布上有着更高的灵敏度,且能够进一步准确直接地反映目标体的边界.但对单个张量分量作反演时,可能会丢失一部份有用的信息,从而造成反演结果的误差.而全张量反演是将重力的五个梯度张量联合起来进行反演,这样做可以综合更丰富的场源信息.相比于传统做法中的布格重力异常反演和单重力张量分量反演,得到的反演结果不仅有了更高的分辨率,在识别目标体特征上也有更好的效果.粒子群算法是一种基于群体智能的优化迭代算法,这里利用粒子群算法对重力张量单分量、布格重力异常和全张量分别进行反演,并对结果进行简要分析.

关 键 词:重力张量  粒子群优化算法  反演
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