APPLIED GEOPHYSICS
 
        首页  |  版权声明  |  期刊介绍  |  编 委 会  |  收录情况  |  期刊订阅  |  下载中心  |  联系我们  |  English
应用地球物理  2019, Vol. 16 Issue (4): 497-513    DOI: 10.1007/s11770-019-0785-y
论文 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 Previous Articles  |  Next Articles  
基于重加权反演评价重力梯度异常各分量*
曹聚亮,秦朋波,侯振隆
1.国防科技大学智能科学学院,长沙,410000;
2.广州海洋地质调查局资料处理研究所,广州,510000;
3.东北大学资源与土木工程学院研究所,沈阳,110000
Evaluating gravity gradient components based on a reweighted inversion method*
Cao Ju-Liang, Qin Peng-Bo, and Hou Zhen-Long
1. College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410000, China
2. GuangZhou Marine Geological Survey, Guangzhou 510000, China
3. School of Resources and Civil Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China
 全文: PDF (2611 KB)   HTML ( KB)   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 重力梯度反演中,了解重力梯度各分量在反演中发挥的作用,从而选择合适的分量组合非常重要。基于前人对重力梯度各分量的信息特征的研究,本文提出了一种重加权反演方法来评价单一重力梯度分量对反演结果分辨率的影响。这种方法仅用到了正则化方程中的拟合函数,并引入深度加权函数克服重力梯度反演中的“趋肤效应”。本文对比了不同的反演结果,验证了深度加权函数对反演结果的影响。基于避免引入先验信息这一前提,文中选择灵敏度矩阵构建的深度加权函数。基于单一长方体模型和复杂模型试验的反演结果表明不同分量对反演结果分辨率的影响在不同方向存在差异。此外,在两种模型数据中加入不同水平的随机噪声,得出结果与无噪声模型反演结果基本一致。最后,本文方法在美国路易斯安娜州文顿盐丘的实际数据得到了应用。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词重加权反演   深度加权函数   重力梯度分量特征     
Abstract: In gravity gradient inversion, to choose an appropriate component combination is very important, that needs to understand the function of each component of gravity gradient in the inversion. In this paper, based on the previous research on the characteristics of gravity gradient components, we propose a reweighted inversion method to evaluate the influence of single gravity gradient component on the inversion resolution The proposed method only adopts the misfi t function of the regularized equation and introduce a depth weighting function to overcome skin effect produced in gravity gradient inversion. A comparison between different inversion results was undertaken to verify the influence of the depth weighting function on the inversion result resolution. To avoid the premise of introducing prior information, we select the depth weighting function based on the sensitivity matrix. The inversion results using the single-prism model and the complex model show that the influence of different components on the resolution of inversion results is different in different directions, however, the inversion results based on two kind of models with adding different levels of random noise are basically consistent with the results of inversion without noises. Finally, the method was applied to real data from the Vinton salt dome, Louisiana, USA.
Key wordsReweighted inversion method   depth weighting function   gravity gradient component characteristics   
收稿日期: 2018-08-13;
基金资助:

本项目由国家重点研发计划(编号:2016YFC0303002),国家重点研发计划(编号:2017YFC0601701),中国地质调查计划(编号:DD20191007)资助。

通讯作者: 秦朋波(Email:qin-pengbo@163.com)     E-mail: qin-pengbo@163.com
作者简介: 侯振隆,博士后,2011 年于吉林大学地球物理学专业获学士学位。2016 年于吉林大学获计算机系统结构博士学位。2016 年至今在东北大学进行博士后研究,致力于重磁数据处理解释及其并行计算方法等方向的研究。
引用本文:   
. 基于重加权反演评价重力梯度异常各分量*[J]. 应用地球物理, 2019, 16(4): 497-513.
. Evaluating gravity gradient components based on a reweighted inversion method*[J]. APPLIED GEOPHYSICS, 2019, 16(4): 497-513.
 
没有本文参考文献
[1] 刘金钊, 柳林涛, 梁星辉, 叶周润. 利用Extrapolation Tikhonov正则化算法进行重力梯度三维密度反演[J]. 应用地球物理, 2015, 12(2): 137-146.
版权所有 © 2011 应用地球物理
技术支持 北京玛格泰克科技发展有限公司