本文關(guān)鍵詞： 全張量重力梯度 誤差濾除 正演快速算法 深度加權(quán) 聯(lián)合反演 交叉梯度聯(lián)合反演　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著重力勘探技術(shù)的發(fā)展,特別是重力梯度測(cè)量的廣泛應(yīng)用,重力數(shù)據(jù)處理及解釋技術(shù)也亟待提高。重力梯度測(cè)量是一種相對(duì)較新的技術(shù),具有探測(cè)信息量大、測(cè)量精度高、抗干擾性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),近年來在地球物理勘探中得到廣泛重視。重力梯度數(shù)據(jù)重力位的二階導(dǎo),其高頻信號(hào)正好與重力數(shù)據(jù)低頻信號(hào)互補(bǔ),所以重力與重力梯度數(shù)據(jù)聯(lián)合反演具有重大意義。重力梯度的五個(gè)分量數(shù)據(jù)分別包含不同的地質(zhì)體異常信息,聯(lián)合重力梯度不同分量進(jìn)行反演能夠更好地反應(yīng)地下異常體的形態(tài)分布。因此研究重力及重力張量數(shù)據(jù)聯(lián)合反演可以達(dá)到信息互補(bǔ),減少反演結(jié)果多解性的目的。首先本文建立模型,根據(jù)正演公式計(jì)算出全張量重力梯度數(shù)據(jù),并根據(jù)實(shí)測(cè)噪聲特征人為的加入了隨機(jī)噪聲即高斯白噪聲,利用韋爾奇功率譜密度圖對(duì)加噪后三個(gè)水平分量(Vxx1,Vxy1,Vyy1)進(jìn)行分析,根據(jù)分析結(jié)果設(shè)計(jì)合適的Butterworth和Gaussian兩種低通濾波器并對(duì)比濾波前后的效果。為了選擇參與聯(lián)合反演的物理量,本文對(duì)重力及張量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。在頻率域內(nèi)推導(dǎo)出重力梯度張量之間的關(guān)系,對(duì)比分析發(fā)現(xiàn):重力數(shù)據(jù)Vz在低頻部分的能量高于重力梯度數(shù)據(jù)分量Vzz,而在高頻部分的能量均低于重力梯度數(shù)據(jù)Vzz,說明重力數(shù)據(jù)Vz能比較好的反應(yīng)深部信息,重力梯度Vzz能更好的反應(yīng)淺部異常。用張量數(shù)據(jù)奇異值分析了各分量及組合分量間的相關(guān)性,證明在所有分量中Vzz包含信息最為豐富,Vxy信息量最少。聯(lián)合反演大大增加了反演數(shù)據(jù)量,其中反演需要的各分量靈敏度矩陣也隨之增加,這就需要更多地計(jì)算時(shí)間和儲(chǔ)存空間。為了解決這個(gè)問題,本文在前人的研究基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了新的快速計(jì)算靈敏度矩陣的方法,減少了內(nèi)存需求,縮短了計(jì)算時(shí)間。本文重點(diǎn)研究了重力反演理論,并建立兩個(gè)模型對(duì)重力及梯度數(shù)據(jù)進(jìn)行三維反演,為了抵消“趨膚效應(yīng)”對(duì)反演結(jié)果的影響,本文使用了兩種深度加權(quán)函數(shù),并選取效果更好的一種進(jìn)行反演。為了使反演結(jié)果更光滑,本文在反演目標(biāo)函數(shù)中加入了粗糙度因子。本文建立了兩個(gè)異常體模型進(jìn)行重力及張量數(shù)據(jù)的單獨(dú)反演。從反演結(jié)果上看:在垂向上Vz和Vzz能夠較好地反應(yīng)地質(zhì)體深部信息,但兩者深部反演發(fā)散,出現(xiàn)拖尾現(xiàn)象。在橫向上Vzz分辨率高于Vz,對(duì)于多個(gè)地質(zhì)體的識(shí)別能力較高。全張量重力梯度分量Vxx和Vxz反演結(jié)果在X方向上收斂較好,對(duì)地質(zhì)體南北走向具有很高的識(shí)別能力;Vyy和Vyz在Y方向上收斂較好,對(duì)地下異常體東西走向邊界識(shí)別能力強(qiáng);Vxy數(shù)據(jù)包含更多的地下異常體的角點(diǎn)信息�？傮w來看,重力及重力梯度分量的反演結(jié)果都能基本表現(xiàn)地質(zhì)形態(tài)。多分量聯(lián)合反演較之單分量反演結(jié)果有明顯改觀,主要表現(xiàn)在:反演密度更接近真實(shí)值,抗噪性增強(qiáng),橫向和縱向上的分辨率都有所提高,收斂性更好,反映地質(zhì)體的邊界更明顯,呈現(xiàn)出良好的結(jié)果。本文還引入了交叉梯度函數(shù)進(jìn)行重力梯度數(shù)據(jù)間的聯(lián)合反演,并將該方法對(duì)文頓鹽丘實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演,反演結(jié)果證明了交叉梯度聯(lián)合反演的優(yōu)越性和實(shí)用性。
[Abstract]:With the development of gravity exploration technology, especially the wide application of gravity gradient measurement, gravity data processing and interpretation technology also needs to be improved. The gravity gradient measurement is a relatively new technology, can detect a large amount of information, high accuracy, the advantages of strong anti-interference, widely attention in geophysical exploration. Two order derivative of gravity gradient data of gravity potential, the high frequency signal is low frequency signal and gravity data is complementary, so the joint inversion of gravity and gravity gradient data is of great significance. The five components of the gravity gradient data contains geological anomaly information respectively, combined with different components of gravity gradient distribution of inversion can better response the underground abnormal body. So the study on joint inversion of gravity and gravity tensor data can achieve complementary information, reduce the inversion results of multiple solutions to the first. According to the model, forward the formula to calculate the gravity gradient tensor data, and according to the measured noise characteristics of human with random noise is Gauss white noise, using the Welch power spectral density map of noise after three horizontal components (Vxx1, Vxy1, Vyy1) are analyzed, according to the analysis results of two kinds of low effect pass filter and compare before and after filtering the appropriate Butterworth and Gaussian. In order to choose to participate in the joint inversion of physical quantity, based on gravity and tensor data comparative analysis. Derive the relationship between the gravity gradient tensor in the frequency domain, the results show that the gravity data Vz in the low-frequency part of the energy is higher than the gravity gradient data component Vzz. In the high-frequency energy was lower than the gravity gradient data of Vzz, shows that the deep gravity data Vz can better response, response of shallow gravity gradient Vzz can better use a exception. The amount of data to analyze the correlation between the singular value of each component and combination between components, that in all components of Vzz contains the most abundant information, the Vxy information is the least. The joint inversion has greatly increased the amount of data in which each component of inversion, the sensitivity matrix inversion needs also increases, which requires more computation time and storage space. In order to solve this problem, this paper designed a new method for the fast calculation of sensitivity matrix on the basis of previous studies, reduced memory requirements, shorten the computing time. This paper focuses on the theory of gravity inversion, and establish two models of 3D inversion of gravity and gradient data, in order to offset the "skin effect" on the inversion results, we use two kinds of depth weighting function, and select a better inversion effect. In order to make the inversion results more smooth, the inversion objective function in Join the roughness factor. This paper established two abnormal body model separately and inversion of gravity tensor data. From the point of view: the inversion results can better reflect the deep geological information to Vz and Vzz in the vertical, but the two deep inversion divergence, trailing phenomenon. In the horizontal resolution of Vzz is higher than Vz for the higher, multiple geological body recognition. Gravity gradient tensor components Vxx and Vxz inversion results in the X direction of convergence is good, has the very high recognition ability of geological body to North-South Vyy and Vyz; good convergence in the Y direction, the underground abnormal bodies west boundary recognition ability; corner point the Vxy data contains information of underground abnormal body more. Overall, inversion of gravity and gravity gradient component were basic geological form. Multi-component inversion than single component inversion results have significantly changed, mainly in: Play the density is more close to the real value, enhances the noise immunity, the horizontal and vertical resolution are improved, better convergence, which reflect the geological boundary is more obvious, showing good results. This paper also introduces the cross gradient function of joint inversion of gravity gradient data, and the method for inversion of measured data, salt domes, the inversion results show the superiority and practicability of cross gradient joint inversion.

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P631.1

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本文編號(hào)：1456886