本文選題：自適應(yīng)迭代　切入點(diǎn)：幾何平均　出處：《吉林大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：地質(zhì)體埋深及物性參數(shù)的確定是重力數(shù)據(jù)解釋的主要任務(wù)，是重力反演的前沿研究熱點(diǎn)。本文針對確定地質(zhì)體埋深的重力歸一化總梯度法、DEXP-Depth（極點(diǎn)確定埋深）法以及物性參數(shù)的聚焦反演方法進(jìn)行研究，以提高方法的實(shí)用性和結(jié)果的精度。 重力歸一化總梯度法無需任何先驗(yàn)信息情況下可以有效地獲得地質(zhì)體的空間分布。本文系統(tǒng)地分析了不同延拓和歸一化方法對重力歸一化總梯度反演結(jié)果的影響，通過模型實(shí)驗(yàn)對比分析，采用自適應(yīng)迭代正則化方法和幾何平均歸一化方式的組合所得到的重力歸一化總梯度反演結(jié)果具有更高的分辨率和精度。 DEXP-Depth反演成像方法能快速有效地估計(jì)地質(zhì)體埋深，本文將其應(yīng)用到重力梯度數(shù)據(jù)的地質(zhì)體埋深計(jì)算，有效地壓制背景場干擾，并將該方法擴(kuò)展到重力三維反演計(jì)算。 物性（密度）反演是根據(jù)重力數(shù)據(jù)來獲得地質(zhì)體的分布范圍和屬性特征，聚焦反演是現(xiàn)今較為實(shí)用和有效的方法之一。本文在重力異常數(shù)據(jù)聚焦反演中引入深度加權(quán)因子，，極大地減小了反演結(jié)果的趨膚效應(yīng)，改善了聚焦反演的效果。在重加權(quán)正則化共軛梯度反演算法中引入深度加權(quán)和密度加權(quán)因子，通過模型實(shí)驗(yàn)和實(shí)際資料解釋結(jié)果證明改進(jìn)的算法反演結(jié)果可靠，具有較為廣闊的應(yīng)用前景。
[Abstract]:The determination of buried depth and physical parameters of geological bodies is the main task of gravity data interpretation. In this paper, the gravity normalized total gradient method (DEXP-Deptht) method for determining the buried depth of geological bodies and the focusing inversion method for physical parameters are studied in order to improve the practicability of the method and the accuracy of the results. The spatial distribution of geological bodies can be effectively obtained by gravity normalized total gradient method without any prior information. In this paper, the effects of different continuation and normalization methods on the inversion results of gravity normalized total gradient are systematically analyzed. Through comparison and analysis of model experiments, the results of gravity normalized total gradient inversion obtained by the combination of adaptive iterative regularization method and geometric average normalization method have higher resolution and accuracy. The DEXP-Depth inversion imaging method can estimate the buried depth of geological bodies quickly and effectively. In this paper, the method is applied to the calculation of the geological body depth of gravity gradient data, and the interference of the background field is suppressed effectively, and the method is extended to the three-dimensional inversion calculation of gravity. The physical property (density) inversion is based on gravity data to obtain the distribution range and attribute characteristics of geological bodies. Focusing inversion is one of the more practical and effective methods. In this paper, depth weighting factor is introduced into gravity anomaly data focusing inversion. The skin effect of inversion results is greatly reduced and the effect of focusing inversion is improved. The depth weighting and density weighting factors are introduced into the reweighted regularized conjugate gradient inversion algorithm. The results of model experiments and actual data interpretation show that the improved algorithm is reliable and has a broad application prospect.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P631.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1670661