基于位场分离方法的极地冰盖重力异常剥离:以模型试验为例

为了提高极地重力数据处理的质量,降低巨厚冰层对重力数据解释的影响,将极地大陆冰盖引起的重力异常从叠加异常中剥离出来成为极地重力数据处理的重要步骤之一。针对该问题,本文建立两个极地大陆冰层构造模型,对不同模型进行正演获得对应布格重力异常,再尝试利用三种位场分离方法,包括趋势分析法、向上延拓法和优化滤波法,对冰层引起的重力异常进行剥离试验,基于模型试验结果对比分析不同位场分离方法对极地冰层重力效应剥离的应用效果。模型试验结果显示,趋势分析法在冰层界面起伏较平缓情况下效果较好,但当冰层界面起伏复杂时难以用数学表达式精确拟合区域场,因此易在结果中引入虚假异常;向上延拓法在局部场源较浅的异常分离中效果较好,但由于极地模型冰盖深度较深及延拓高度选取不合理,在试验中出现了分离不足的情况;优化滤波法在相对复杂模型中分离效果相对好,但由于频段选取的主观性,使得该方法也易出现分离不足或过度情况。综合上述模型试验表明,在剥离极地冰盖引起的重力异常时,由于极地冰盖厚度起伏等地质情况复杂多变,应结合实际地质情况及其他可获得的地球物理资料进行综合分析,选择适用于具体情况的分离方法。

基于位场分离与延拓的视密度反演

由于目前计算机内存和速度的限制,在对大面积重力资料进行三维密度反演时,已有的反演方法很难奏效.文中提出了一种基于位场分离与延拓的视密度快速反演方法:首先应用场分离的切割法对平面上的重力场进行不同深度层源的切割分离;然后运用大深度向下延拓方法将各层的场延拓至相应的深度;最后反演出各深度层的密度.反演得到的密度是各深度层密度的近似分布,称为视密度反演.本反演方法克服了传统已有方法计算时间特别长、解稳定性差的缺点,在主频1.99 GHz的微机上,反演128×128×10个密度值的计算时间小于20 s,理论模型和实际资料的应用表明反演具有较好的效果.

小波变换在位场资料去噪和位场分离中的应用

根据小波变换的原理,研究了小波阙值去噪方法和位场分离方法在某实测布格重力异常的应用及效果。多矩形棱柱体模型试验表明:选取合适的小波基和小波参数,可以更好地提取出重力异常中的有用信息,为下一步在实测重力数据中的应用提供理论基础。实测布格重力资料处理结果表明:基于小波变换的去噪方法和位场分离方法,能够较好地去除随机噪声,更好地区别出局部异常和区域异常,提高数据处理与解释中有用信号识别的精度。

基于奇异谱分析的重磁位场分离方法

奇异谱分析是一种近年兴起的时间序列分析方法,它利用降秩原理实现信号分离.该方法将数据空间投影到不同特征的子空间中,并用奇异值来表征这些子空间的性质,最后通过截取奇异值实现数据的重构.重磁位场分离可以看成一种多信号叠加的分离问题.不同特征的重磁异常具有不同特征的奇异谱,这是奇异谱分析用于解决位场分离问题的应用基础.本文通过建立理论模型,分析重磁异常的奇异谱特征,得出适用于重磁位场分离的最优参数选择方法,并与传统方法进行比较.对比发现,无论是横向叠加模型、垂向叠加模型还是斜向叠加模型,奇异谱分析都具有很好的分离效果.最后,将奇异谱分析用于鄂东南某矿区的重力资料处理中,实现弱异常的识别和分离.

利用数据低秩性和稀疏性的位场分离

鲁棒主成分分析将低维信号秩最小的单目标函数优化问题扩展成低维信号秩最小且高维信号稀疏的双目标函数优化问题。针对传统位场分离方法(如匹配滤波等)易出现欠拟合或过拟合现象,本文分析了区域场的低秩特征和局部场的稀疏特征,采用鲁棒主成分分析对位场进行分离,使得位场分离更加稳健。理论模型计算结果表明,该方法是一种有效、易于实现、权系数λ取值宽松的空间域方法,能够避免傅里叶变换带来的误差。最后将该方法用于宁夏卫宁北山地区重磁异常的处理解释,分离的局部低重、高磁异常与已知隐伏岩体对应关系好,并圈定了6个可能赋存隐伏岩体的异常区。

一种基于经验模态分解(EMD)的位场分离方法

经验模态分解(EMD)是一种利用信号极值特征进行时空滤波的方法。经分解得到不同阶次固有模态函数(包含从高到低不同频率段的成分),而残余量为信号的趋势分量,代表信号的平均趋势。本文将经验模态分解用于地球物理场的位场分解中,提出了一种基于EMD的位场分离方法。与常规位场分离方法中的滑动平均法和趋势分析法相比,EMD无须预先设置参数,因而不受人为因素的影响,其结果能够更好地反映位场的固有特征。应用该法对新疆准噶尔盆地准东地区的磁异常资料进行处理,从中识别出与石炭系油气有关的火成岩异常。

卡尔曼滤波在位场分离中的应用

区域场与局部场的分离是区域重力场数据处理的一个重要方面。目前,在分离区域场与局部场中的"维纳滤波",是维纳滤波器在信号与干扰不相关条件下的一个特例。而所谓分离区域场与局部场的"匹配滤波",是维纳滤波器在信号与干扰同相位条件下的一个特例。关于卡尔曼滤波在应用地球物理领域的应用,目前还只限于地震数据处理中。研究了卡尔曼滤波在位场资料数据处理中的应用。在波数域中提出用卡尔曼滤波的方法进行位场分离。结果表明,效果较好,适应性较强,不受有用信息与干扰信息的相关性及相位是否相同的影响。

基于位场分离法寻找金属矿接替资源

探测人员总是通过获取目标地质的重量与磁场异常来解决地质问题,而位场分离法是解决各种地质探测问题的关键环节,但是由于地质在不同的空间分布中各不相同,规模、形态也都不同,致使位场分离法在进行地质勘探作业时精确度较低,耗费的成本较多,时间较长,那么在位场分离法的基础之上寻找一种新的方法显得尤为重要。场流分析法是一种在借鉴位场分离法的基础上,对不同地质中的场流进行分离与分析的新型方法,并且,经实践表明,场流分析法在勘探金属矿产资源方面,好耗时短,精确度高,成本花费少,效率高,实用性强,为寻找金属矿产的接替资源提供较大的便利。

三维反演进行位场分离的可行性分析

在重磁勘探中,重磁异常是由地下不同埋深、不同规模、不同形态以及不同物性的地质体引起的重磁场的综合响应。因此在资料解释之前,我们需要做的关键步骤之一便是对异常信息的提取和增强,即位场分离。当前重磁位场分离方法众多,但都有其对应的条件和范围。因此,本文尝试提出一种适合任何情况、人为干预少的位场分离技术——三维反演技术。首先建立一个由简单几何体构成的模型,然后利用三维反演位场分离法对位场数据进行分离,并将分离结果与常规位场分离结果进行对比分析,验证其可行性。

基于多项式拟合法的位场分离研究

位场分离是重力异常数据处理中的一项重要工作,是解决重力地质勘探问题的重要步骤。在进行位场分离时,选用不同的方法对结果会有不同的影响。这里主要研究用最小二乘法进行的多项式拟合位场分离法,该方法进行有限范围内的区域位场分离,分离结果较好。针对实测重力数据,利用本方法得到的矿洞中心准确,因此本方法具有一定的实用性。实验结果表明,在对同一组模型采用多项式拟合算法,并不是阶次越高,相对误差越小,效果越好,当阶次很大时目标异常周围会产生震荡。模型所需要的重力异常可通过正演获得,正演时会对模型进行扩边处理。

频率域位场分离技术在铁矿勘查中的应用——以莱州-安丘铁成矿带为例

莱州-安丘铁成矿带已发现大量中小型铁矿床,重磁资料在找矿过程中起到了重要作用。实践表明,按成因划分的3种铁矿床类型所对应的重磁场特征在总场尺度上难以进行有效区分,不同类型的铁矿床分布规律不甚明显。岩石物性的统计分析表明,带内发育的各类岩(矿)石具有显著的密度及磁性差异,岩浆岩密度和磁性均较高,变质岩变化范围较大,而沉积岩以"低磁低密"为特征,磁铁矿石的磁性高于其他岩(矿)石,而且铁矿石与围岩密度差较大,具规模矿体能够引起显著重力异常。利用频率域滤波方法对重磁资料进行场分离处理,将重磁异常分为区域场和局部场,断裂构造在区域场中以梯级带为主要特征,在局部场中磁铁矿床均分布在高磁异常及周边区域,沉积变质型铁矿床、岩浆融离型铁矿床、岩浆期后热液型铁矿床在重力局部异常场中具有不同的特征,对不同类型铁矿床从重磁局部异常场尺度上进行特征总结,为今后带内铁矿床勘查方向提供了参考。

最小曲率位场分离方法参数选择试验研究

位场分离是位场解释中最困难的问题之一.本文作者曾在2015年研究了单步长非原位和原位迭代两种类型最小曲率位场分离差分迭代格式,并利用Fourier频谱分析理论研究了这两种类型迭代格式的收敛性及位场分离效果,在实际应用中如何选择有关参数就是本文研究的内容.首先,利用理论模型对迭代步长和迭代次数选择进行了模型试验,模型试验显示单步长原位迭代和叠加步长原位迭代均能收敛、且能获得较好的位场分离效果;迭代步长可根据位场分离目的选取,当位场异常迭代最大残差差值和原场均值平均相对误差差值趋于0时的迭代次数为最佳迭代次数;其次,三层组合模型位场分离试验再次验证了原位迭代最小曲率位场分离方法的有效性.最后,利用西非中南段加蓬盆地卫星测高重力异常数据处理试验显示了最小曲率位场分离方法的实用性.

位场异常分离的递减半径迭代法

本文提出了位场区域-剩余异常分离的空间域递减半径迭代法.由给定半径的圆周上八点位场值的算术平均导出一个新的八点圆周平均公式,它是一个由重磁数据计算区域异常的滤波器.该滤波器的传递函数有一主瓣和多个旁瓣,且半径越大,旁瓣越多,滤波器特性越差.由从大到小不同半径对应的传递函数的连乘积构造了递减半径迭代传递函数,它以大半径为参变量.递减半径迭代传递函数类似低通滤波器,其截止波数与大半径成反比.由递减半径迭代传递函数,给出空间域分离区域异常的递减半径线性迭代法,由重磁数据减去区域异常求得剩余异常.进一步,通过构造非线性修正系数,把空间域递减半径线性迭代法中线性迭代公式变成非线性迭代公式,得到空间域递减半径非线性迭代法.重磁理论模型及安徽泥河铁矿重磁资料的试验表明,空间域递减半径非线性迭代法可有效地压制假异常和高频干扰以及减少异常畸变,并能有效地分离出区域异常和剩余异常.

概率成像技术在重力位场中的应用研究

重力数据处理反演解释方法技术长期以来都存在许多问题,而概率成像技术在重力勘探中能够解决复杂地质问题,且方法简单,相对容易实现,运算速度较快,计算解释结果相对稳定准确,在部分地区亦不需要很多条件参数约束,同时更不需要在重力反演中给出初始模型以及拟合迭代的具体过程,只需要把滑动窗口内的相关函数扫描点逐点进行计算即可,适合在大规模数据成像中使用。通过研究布格异常与基于位场分离的梯度成像,给出了多种组合的球体模型成像结果,成像方法可显示出异常地质体的空间分布形态,提高重力数据横向与垂向分辨率。

基于改进的2D多项式拟合及加权迭代算法的重力异常垂向分离

基于稳健的二维低阶多项式拟合及加权迭代算法,分别对模型重力位场数据和川滇地区实测地表重力异常数据进行地下不同深度层地质源的位场分离,并将所得结果与基于插值切割算法的位场分离结果以及川滇地区地质构造图进行比对。结果表明,该算法简单可靠,其结果可以用于川滇地区地质结构的精细反演和解释,也为其他更加深入的研究奠定了基础。

扩边尺度对重力异常分层分离处理的影响——以插值切割法为例

以插值切割法为例,对理想模型在地表的重力异常数据进行不同尺度的扩边,并对扩边后的数据进行不同深度层源的切割分离。基于分离后的结果,从不同扩边尺度、不同深度层源的重力异常差异、扩边尺度与重力场源分离误差的角度研究扩边尺度对重力异常分层分离处理的影响。结果表明:1)理想模型数据区域的边界效应与扩边尺度、切割分离深度、异常的规模和幅度及空间位置等因素相关;2)扩边尺度的选择应综合考虑分析资料所需满足的精度和数据计算效率,扩边尺度不宜过大,扩边尺度与重力异常分层分离最大切割深度至少应满足2∶1的要求才能明显改善边界效应,对含有较大重力异常边界进行切割分离时,应在2倍扩边尺度的基础上再进一步扩边;3)边界效应的空间展布不是由数据区域边界向中心区域均匀分布,而与异常体的规模和空间位置有关。

深源矿致异常提取方法对比及应用:以山东齐河-禹城地区航磁数据为例

深部磁铁矿体的埋深较大,且目标矿体和成矿岩体产生的磁异常往往相互耦合、干扰,加之航磁测量的观测面高,导致深源矿致航磁异常的信号一般较弱。因此,难以从原始航磁异常图中直接圈定深部磁铁矿靶区。位场分离技术是提取矿致异常的有效途径,但位场分离方法众多,且使用便捷性、提取效果存在差异,筛选适用于深部磁铁矿的矿致异常提取方法以及讨论相关参数调节方法具有较大的理论和实用价值。本文对比研究了6种常用的位场分离方法,分析了各方法参数调节的便捷性和有效性。通过模型试验,从全区和靶区两个尺度对比了各方法对矿致异常的提取效果。山东齐河—禹城厚覆盖区的深部赋存接触交代成因的磁铁矿床,是深部矿产的典型代表,本文根据该区地质模型建立理论磁性模型,验证了深部矿致异常提取的可行性。实测数据处理部分,提出基于标志剖面交互调节相关参数以及验证矿致异常提取效果,最终提取的矿致异常结果与已知的钻孔见矿信息匹配,表明该结果与实际的矿致异常相关性较高,可为后续矿体靶区圈定和钻孔位置布设提供参考。

贝克盆地卫星重力场特征与构造单元划分

贝克盆地位于印尼东部巴布亚省贝克岛海域,为一受Sorong断裂走滑作用形成的大型走滑拉分盆地。该盆地勘探程度极低、地表油气苗比较活跃,发育大型沉积坳陷,油气勘探潜力不容忽视。该盆地属于勘探前瞻区,井震资料较少,尚未开展系统的构造解析等石油地质规律方面研究。因此,综合利用地震资料和高精度卫星重力资料研究贝克盆地的构造区划,为进一步勘探研究奠定基础。研究中应用位场分离技术获取布格重力异常划分贝克盆地边界及二级构造单元6个;利用位场边缘识别技术计算布格重力异常总水平-垂向导数推测贝克盆地控盆断裂3组,其中2组为近东西走向,一组为近南北走向。研究表明贝克盆地发育3组大型断裂体系,分为6个二级构造单元,整体呈"西高东低、三坳三隆、隆坳相间、东西分块"的构造格局。此次研究借助高精度卫星重力资料,以区域地质及地震资料为参考,有效解决了低勘探前瞻盆地构造区划的难题,指明了该区的研究方向,对类似靶区具有较好的借鉴和推广意义。

基于BP神经网络的重力异常分离

重力勘探资料是不同深度地质异常体的综合反映,位场分离工作向来都是重力勘探的重要环节。本文首先通过构建BP神经网络模型和趋势分析模型来拟合低频区域重力场,进而分离出局部异常场信息;然后通过理论模型的分离结果对比分析,对于中浅部的局部异常体信息,BP神经网络模型分离结果精度高,其短波长信息源更精确。最后,将BP神经网络模型运用到南非Witwatersrand Basin某实测航空重力测网数据分析中,其分离结果的Theta map成像结果较好地吻合了实际地质资料,验证了BP神经网络模型在实际重力勘探解译中具有一定的适用性。

二维经验模态分解及其在位场去噪和分离中的应用

由于实际工作中测量的位场数据存在混叠效应,并且这些观测数据具有多源性、非线性和非稳态性的特点,如何从其中提取研究对象所产生的异常信息是位场数据处理中的关键环节.二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)在处理非线性、非平稳信号方面具有明显的优势,且具有分解的自适应性,实现了对信号的多尺度分解.文中采用BEMD方法首先对模型试验中带噪声的重力数据进行分解,得到各级固有模态函数和剩余分量,去掉一个或多个固有模态函数实现初步去噪,或结合小波阈值实现准确、圆滑去噪;再次,对三峡地区的布格重力异常进行了多尺度分解,并且利用径向对数功率谱分析方法估计了各级模态函数所反映的地下场源似深度,定性或半定量地解释了不同深度下的场源产生的异常,较好地揭示了场源赋存的地质信息,对上述分解得到的各分量进行组合叠加,重构出局部异常和区域异常,并且同常规分场方法进行了对比分析,结果表明BEMD方法能够准确、有效地实现位场的异常分离.