利用加强水平方向总水平导数对位场全张量数据进行边界识别

位场全张量梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用.边界检测是位场解释中不可缺少的任务,需要新的边界探测器来处理位场梯度张量数据.为了充分利用位场梯度张量数据的多信息成分,本文定义了方向总水平导数和加强方向总水平导数,并利用其定义新的边界检测器.为了能同时显示不同振幅大小异常的边界,本文对其进行了归一化处理.通过模型试验,证明了归一化方法能更加清晰准确地显示浅部和深部的地质体边界信息.最后将该边界检测方法用于加拿大圣乔治湾实际测得全张量重力梯度数据和中国朱日和地区的磁异常数据中,并得到了较好的边界检测结果.

方向总水平导数法的改进和边界识别中的应用

为了提高重力勘探中边界识别方法的分辨率,增强对地质体边界的划分和检测能力,本文在方向总水平导数法的基础上进行了改进.提出了基于重力梯度数据的方向总水平导数与加强方向总水平导数的垂向导数、综合x,y和z方向的方向总水平导数及其垂直导数等6种新型边界探测器.通过理论模型与噪声试验,证明了改进的方法具有较好的边界划分能力;与原方法相比,改进后的方法识别出的边界与模型更好地吻合.将文顿盐丘地区的实测数据引入改进后的方法中,更清晰地识别出地下盖岩的边界,验证了方法的可行性.

基于位场梯度数据的方向总水平导数的均衡边界识别方法

边界识别在位场数据解释中具有重要的作用,目前一些传统的边界识别方法往往存在不能同时描绘不同埋深的地质体的边界信息和因正负异常同时存在而引起额外的错误边界的缺点。针对以上问题,本文利用多分量的位场张量梯度数据,提出基于方向总水平导数的新的均衡边界识别方法。通过理论模型试验,证明新方法相比传统的边界识别方法具有更好的边界识别效果,能在不引入错误边界信息的前提下更加清晰收敛的提取各个地质体的边界信息。

重力梯度数据的联合相关系数边界识别方法

为了提高重力数据对地下结构边界识别的分辨率,改善成像效果,利用重力梯度数据计算x、y方向总水平导数的相关系数,检测地质体边界;联合多方向窗口的相关系数增强识别效果;利用数字图像处理中二值化与阈值处理的方法进一步突出识别出的边界。理论模型试验证明该方法能够很好地识别模型边界,特别是拐角位置。还讨论了窗口大小、观测点距、线距对识别结果的影响。将该方法应用于加拿大圣乔治湾地区的实际航测数据,识别出了主要的地下构造边界。模型数据和实测航空数据计算结果表明,该方法具有理论简单、对地质体边界识别效果好等优点。