最小曲率模型的航空重力数据噪声压制方法研究

航空重力是近几十年来快速发展起来的一种地球物理勘探方法,在数据采集时会受到飞机震动、颠簸以及气流变化引起的飞机高度变化等因素产生的噪声影响,使得采集的重力数据中由地质体引起的重力异常远远小于噪声,对后续的处理和解释带来了很大困难.航空重力数据噪声压制一直是航空重力数据处理的难题,也是地球物理学家一直致力研究的课题.本文将最小曲率方法用于航空重力数据噪声压制,在已有显式和隐式单步长、叠加步长、多重单步长和多重叠加步长迭代的基础上,提出了松弛迭代技术,解决了显式单步长和显式多重单步长迭代不收敛的问题.利用Fourier频谱分析理论,研究了松弛迭代格式的收敛性,并给出了松弛因子选择方法;通过仿真数据和实测数据测试了最小曲率方法在航空重力数据噪声压制的效果.研究结果表明,最小曲率方法是一种有效的航空重力数据噪声压制方法,能够提高航空重力数据的质量,也为进一步处理和解释提供了可靠的数据.最小曲率噪声压制方法还可用于地面、船载以及卫星重力数据的噪声压制以及其他数据的噪声压制,具有广泛的推广应用前景.