本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)耦合與物性耦合的重磁聯(lián)合反演方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：反演是重磁資料處理的核心環(huán)節(jié)之一。然而,反演結(jié)果往往受較強(qiáng)的非唯一性影響,這嚴(yán)重阻礙了其在實際應(yīng)用中的推廣和普及。聯(lián)合反演具有克服單一方法局限,充分挖掘數(shù)據(jù)有效信息,獲得可靠反演結(jié)果的巨大潛力,成為當(dāng)前重磁研究的一大熱點。結(jié)合實際需要,本文對重磁數(shù)據(jù)約束及聯(lián)合反演方法展開研究,主要包括以下幾點:一、構(gòu)建了重磁資料單一反演的目標(biāo)函數(shù),并在廣義最小二乘算法意義下進(jìn)行推導(dǎo)求解。使用直接在模型項加權(quán)的形式添加深度加權(quán),同時使用轉(zhuǎn)換函數(shù)法引入物性范圍約束。該算法收斂穩(wěn)定而迅速,可拓展性強(qiáng),為進(jìn)一步開發(fā)聯(lián)合反演算法奠定了基礎(chǔ)。二、基于結(jié)構(gòu)耦合思想,給出融入多種約束條件的重磁交叉梯度聯(lián)合反演算法。該算法目標(biāo)函數(shù)將多種物性參量及數(shù)據(jù)進(jìn)行對應(yīng)組合,在結(jié)構(gòu)耦合等式約束下進(jìn)行同步迭代求解。提出使用結(jié)構(gòu)耦合因子求解結(jié)構(gòu)擾動項,大幅提升了計算效率。同時,引入了深度加權(quán)和物性范圍約束,與交叉梯度耦合配合使用使反演質(zhì)量得以顯著提升。此外,還給出局部交叉梯度耦合的聯(lián)合反演算法,以滿足不同的應(yīng)用需求。模型算例表明該算法收斂穩(wěn)定,所得物性模型結(jié)構(gòu)能達(dá)到高度一致。該算法最大優(yōu)點為能具有區(qū)分具有不同物性特征的異常,且物性交匯分布具有收斂特征,與單一反演發(fā)散分布的物性交匯形成明顯區(qū)別。三、首次對剩磁影響下的重磁聯(lián)合反演做了分析。由于聯(lián)合反演具有信息互傳機(jī)制,當(dāng)測區(qū)存在強(qiáng)剩磁干擾,而反演又將其忽略時,反演結(jié)果將受到負(fù)面影響。提出用弱敏感與磁化方向的歸一化磁源強(qiáng)度代替常規(guī)磁異常參與聯(lián)合反演,削弱觀測數(shù)據(jù)輸入的剩磁影響,從而達(dá)到抗剩磁干擾的目的。模型算例表明,當(dāng)存在剩磁干擾時,該方法比常規(guī)數(shù)據(jù)聯(lián)合反演和單一反演歸一化磁源強(qiáng)度都有較大改善。這體現(xiàn)出其巨大的實用價值。四、基于物性耦合思想,對多物性引導(dǎo)耦合的重磁聯(lián)合反演做了研究。此方法引入隸屬度和物性類別概念,在反演物性參量的同時對其進(jìn)行分類,引導(dǎo)模型參量逐步迭代向已知物性類別靠近,從而削弱反演多解性。模型試驗表明,該約束可獲得具有尖銳邊界的反演模型,其聚焦特性遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于物性范圍約束,物性異常識別能力比單一約束更強(qiáng)。多物性引導(dǎo)耦合的物性交匯散點分布于聚類中心附近,印證其強(qiáng)烈的聚焦特性,再次說明該聯(lián)合反演的優(yōu)勢所在。五、對長江中下游某礦區(qū)實測重磁數(shù)據(jù)聯(lián)合反演進(jìn)行了實例探討,進(jìn)一步驗證了本文所述算法的有效性和實用價值。
【關(guān)鍵詞】：重磁資料 約束反演 交叉梯度耦合 多物性引導(dǎo)耦合 剩磁影響
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P631.1;P631.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-21
• 1.1 選題背景和研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 重磁約束反演研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 重磁聯(lián)合反演研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 剩磁影響下磁法數(shù)據(jù)處理研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容18-19
• 1.4 主要成果與創(chuàng)新點19-21
• 第二章 重磁反演及其約束方法21-45
• 2.1 正演理論21-26
• 2.1.1 重力異常正演21-22
• 2.1.2 磁異常正演22-26
• 2.2 重磁約束反演理論26-38
• 2.2.1 考慮先驗信息的廣義最小二乘算法26-30
• 2.2.2 協(xié)方差矩陣的構(gòu)建30-31
• 2.2.3 深度加權(quán)和距離加權(quán)31-32
• 2.2.4 物性范圍約束32-37
• 2.2.5 反演算法流程37-38
• 2.3 理論模型算例分析38-44
• 2.3.1 示例一：重力數(shù)據(jù)的二維約束反演38-42
• 2.3.2 示例二：磁測數(shù)據(jù)的三維約束反演42-44
• 2.4 本章小結(jié)44-45
• 第三章 基于結(jié)構(gòu)耦合的重磁聯(lián)合反演45-81
• 3.1 結(jié)構(gòu)耦合原理和交叉梯度算子45-48
• 3.2 結(jié)構(gòu)耦合聯(lián)合反演算法48-55
• 3.2.1 反演基本框架48-50
• 3.2.2 交叉梯度偏導(dǎo)數(shù)矩陣求解50-52
• 3.2.3 引入結(jié)構(gòu)耦合因子52-53
• 3.2.4 引入深度加權(quán)和物性范圍約束53-54
• 3.2.5 局部交叉梯度聯(lián)合反演54-55
• 3.3 模型算例分析55-80
• 3.3.1 算例一：交叉梯度聯(lián)合反演基本效果55-61
• 3.3.2 算例二：引入深度加權(quán)的聯(lián)合反演效果61-66
• 3.3.3 算例三：引入嚴(yán)格物性范圍約束的聯(lián)合反演效果66-69
• 3.3.4 算例四：結(jié)構(gòu)耦合因子對聯(lián)合反演的影響69-72
• 3.3.5 算例五：不同異常特征物性模型的聯(lián)合反演效果72-75
• 3.3.6 算例六：不整合模型的聯(lián)合反演效果75-77
• 3.3.7 算例七：局部交叉梯度聯(lián)合反演效果77-80
• 3.4 本章小結(jié)80-81
• 第四章 剩磁條件下的重磁聯(lián)合反演81-92
• 4.1 忽略剩余磁化強(qiáng)度對重磁聯(lián)合反演的影響81-85
• 4.2 歸一化磁源強(qiáng)度及其反演85-89
• 4.3 重力與歸一化磁源強(qiáng)度的結(jié)構(gòu)耦合聯(lián)合反演89-91
• 4.4 本章小結(jié)91-92
• 第五章 基于多物性引導(dǎo)耦合的重磁聯(lián)合反演92-113
• 5.1 模糊C均值聚類和物性引導(dǎo)約束92-97
• 5.2 重磁物性引導(dǎo)約束反演方法97-100
• 5.2.1 硬約束方法97-99
• 5.2.2 軟約束方法99-100
• 5.3 重磁多物性引導(dǎo)耦合聯(lián)合反演方法100-102
• 5.4 模型算例分析102-111
• 5.4.1 示例一：物性引導(dǎo)約束示例102-105
• 5.4.2 示例二：多物性引導(dǎo)耦合示例105-111
• 5.5 本章小結(jié)111-113
• 第六章 重磁聯(lián)合反演實例探討113-123
• 6.1 地質(zhì)地球物理概況113-116
• 6.1.1 區(qū)域地質(zhì)簡介113-114
• 6.1.2 區(qū)域巖（礦）石物性特征114-116
• 6.2 重磁數(shù)據(jù)反演效果分析116-122
• 6.3 本章小結(jié)122-123
• 第七章 結(jié)論與建議123-126
• 7.1 結(jié)論123-124
• 7.2 下一步工作124-126
• 致謝126-127
• 參考文獻(xiàn)127-142
• 個人簡介及在讀期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文14

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  本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)耦合與物性耦合的重磁聯(lián)合反演方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：273122