針對(duì)礦產(chǎn)勘查中相關(guān)成像反演存在的縱向分辨率較低的問題,提出了一種基于深度加權(quán)的重力梯度數(shù)據(jù)相關(guān)成像反演方法.通過聯(lián)合多個(gè)重力梯度分量、引入基于先驗(yàn)信息的深度加權(quán)函數(shù)與地下空間分區(qū)加權(quán)等方法,提高反演的縱向空間分辨率.在數(shù)據(jù)試驗(yàn)中,利用立方體組合模型證實(shí)了提出的方法能夠準(zhǔn)確反演出目標(biāo)體的空間位置,計(jì)算的密度數(shù)值范圍與理論模型基本一致,且方法具有一定的抗噪能力.將反演應(yīng)用于美國文頓鹽丘地區(qū)的實(shí)測(cè)重力梯度數(shù)據(jù),結(jié)果顯示出的蓋巖位置與已知地質(zhì)資料相符,證明了本文方法具有可行性和實(shí)用性. 

【文章來源】：東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,41(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

模型空間位置示意圖

根據(jù)秦朋波的研究[11]，對(duì)比分析不同重力梯度分量的特點(diǎn)，可得出Vxz|Vyz|Vzz組合反演效果最好．因此，本文聯(lián)合這三個(gè)梯度分量開展試驗(yàn)，并設(shè)定最大迭代次數(shù)為100次．為對(duì)比深度加權(quán)改善的效果，首先使用未改進(jìn)的相關(guān)成像反演(見圖2)．經(jīng)16次迭代計(jì)算后，結(jié)果的最大值達(dá)到0.7 g/cm3，與理論模型一致．在圖2c中，可見反演的橫向分辨率較高，水平方向上的形態(tài)和模型基本一致．但是由圖2a和圖2b中識(shí)別出的結(jié)果可見，深度方向上的分辨率較低，模型B的下延深度過大，而模型C幾乎無法辨識(shí)出．圖2 使用未改進(jìn)的相關(guān)成像反演結(jié)果(矩形框?yàn)槟Ｐ臀恢?

圖2 使用未改進(jìn)的相關(guān)成像反演結(jié)果(矩形框?yàn)槟Ｐ臀恢?下面使用基于空間分區(qū)深度加權(quán)的方法進(jìn)行反演．首先對(duì)地下空間進(jìn)行分區(qū)，使分區(qū)后每個(gè)立方體獨(dú)自占據(jù)一個(gè)區(qū)域，進(jìn)而使用深度加權(quán)函數(shù)為立方體A,B,C分別賦值．立方體A,B的zc1均取200 m，由于下底面深度不同，則模型A的zc2=500 m，模型B的zc2=400 m;對(duì)于立方體C,zc1=700 m,zc2=900 m．加權(quán)函數(shù)中α=0.001,dz=1 000 m,r=20．在16次迭代后，反演結(jié)果見圖3，剩余密度最大值達(dá)到0.7 g/cm3，與理論模型保持一致．分別對(duì)比圖3a和圖2a，圖3b和圖2b，可見本文提出的算法能夠較準(zhǔn)確地計(jì)算出下底深度，并能同時(shí)計(jì)算出不同深度的目標(biāo)體的分布范圍，反演的縱向分辨率和未改進(jìn)的算法相比大幅提升;結(jié)果的數(shù)值范圍也與理論模型基本一致．此外，結(jié)果還反映出本文方法具有良好的抗噪能力，可用于模擬實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的反演研究．


本文編號(hào)：3099949