基于深度学习U-net网络的重力数据界面反演方法

重力数据的密度界面反演是位场数据解释中的一项主要工作,在区域构造演化、深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用.近年来,数据驱动的深度学习方法广泛地应用在地球物理数据处理与反演中,本文提出一种基于深度学习U-net网络的重力数据密度界面反演方法.首先,对半椭球体界面模型进行随机抽取和组合进而形成地下起伏界面数据集,并基于Parker正演理论对界面数据集进行重力异常正演计算,为深度学习网络模型的训练提供特征完备的数据源;其次,设计了基于U-net网络模型的深度学习界面反演算法,在传统的损失函数基础上增加光滑损失项和过拟合抑制项,提高重力界面反演结果的光滑性和收敛效率;最后通过测试样本集进行反演预测,验证建立深度学习网络模型的泛化性.本文通过理论模型和实际数据试验分析了本文方法在密度界面反演中的有效性和实用性,基于改进损失函数约束的深度学习界面反演方法有效地提高了密度界面反演的收敛效率和计算稳定性.

基于空间域迭代的Parker-Oldenburg密度界面反演算法研究——以盆地模型为例

密度分界面不仅与区域地质构造相关,同时往往也是油气(矿)藏的位置所在,因此通过反演计算密度分界面,确定其深度和几何结构,对于研究区域构造和勘探石油、天然气等矿产资源具有重要的意义。密度界面反演已经有很多种计算方法和理论模型,都能归结为空间域和频率域的界面反演方法,但都存在不足。空间域反演计算量大,计算效率不高,且反演精度较低;频率域反演计算需要预设界面平均深度和添加低通滤波来保证反演结果收敛。Parker-Oldenburg密度界面反演算法是一种被广泛应用于密度分界面反演的频率域算法,同样地存在频率域反演算法固有的缺点。针对以上不足,本文提出一种基于空间域迭代的Parker-Oldenburg密度界面反演算法(Parker-Oldenburg^(*)算法),通过结合基于FFT的频率域正演方法和基于空间域迭代的三维反演方法,弥补各自不足,在Matlab环境下实现该方法的程序编写。通过对盆地模型深度界面进行反演效果分析,认为Parker-Oldenburg^(*)密度界面反演算法反演过程中不需要设置界面平均深度和低通滤波,且在频率域下进行正演速度更快,提高了密度界面反演的效率和精度。

高精度重力资料的密度界面反演

Parker-O ldenburg法(PO)界面反演方法的核心算子是向下延拓,由于该算子的不稳定性,限制了PO反演法在重力密度界面反演应用中的发展。利用徐世浙提出的一种精度高、稳定性好的向下延拓的迭代法进行PO反演中的向下延拓,改进了PO反演中的稳定性。把改进的PO反演方法应用到理论模型和莺歌海基底反演中,均取得了较好的结果。

基于抛物线密度模型的频率域三维界面反演及其在川滇地区的应用

密度界面反演作为了解地球内部结构的一种重要方法,长期以来都是重力学研究的主要内容.本文结合抛物线密度模型及频率域算法的优点,将抛物线密度函数应用于Parker-Oldenburg算法,经过理论推导得到了抛物线密度模型的频率域公式,从而建立了基于抛物线密度模型的三维密度界面重力异常正反演的算法和流程.理论模型数据试验表明本方法快速、有效,适用于大多数浅部比深部增加更快的实际地壳密度.研究中还利用该方法对川滇地区重力异常进行了反演,获得了该区的莫霍面深度分布,并与接收函数研究结果进行对比分析,进一步验证了本文方法的正确性和有效性.

基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面反演中的应用

BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。

重磁异常界面反演中的计算方法

迭代法和子空间法为重力异常界面反演最优化求解计算的两种方法。传统的最优化计算立意虽然简单明确,但迭代计算过程中必须的简化使得求解不稳定,加进一些限制条件之后,使计算量明显增大,以致使求解变得困难。通过引入子空间计算在矩阵求解中减少了工作量,使得加约束的最优化计算变得容易实现。通过理论分析,表明利用子空间方法的解的计算结果准确且效率较高。

重力界面反演改进算法的比较与应用

为得到更接近地下真实分布的反演界面,笔者比较分析Parker-Oldenburg反演和改进迭代反演,发现改进迭代反演方法不仅可以避免计算放大项,而且能够得到更好结果。通过理论模型,对经典Parker-Oldenburg方法和改进迭代反演方法的计算速度、迭代收敛性和结果精确性进行比较,结果表明改进迭代反演方法在保证计算速度和迭代收敛的情况下,能获得更精确的地下界面结构。通过实际数据验证了改进迭代反演的有效性和实用性。

应用FFT计算u函数的界面反演方法

传统的u的函数界面反演方法中,因为要在迭代过程中重复计算系数,且因反正切函数tg^(-1)x的计算时间太长,使得界面反演时耗时过多。本文从u函数本身的特点出发,导出了u函数在频率域中的计算方法;讨论了在频率域中利用u函数进行界面反演的方法。经模型计算,证明本方法比原来的u函数计算法具有快速、高精度的优点,是一种在实际中值得推广的方法。

重力异常稳健迭代密度界面反演研究

重力异常界面反演是重力勘探中的一个重要研究课题,它是一个求解第一类Fredholm非线性积分方程问题,目前情况下直接求解比较困难,只能采用拟合法或逐步线性化办法实现反演计算.在计算过程中,由于反演的不适定性,往往不能很好地获得反演解.我们从二度体重力异常正演公式出发,导出地下界面迭代反演的计算公式;然后利用广义似然函数对模型参数进行优化选择,从而获得模型参数修正量迭代计算方法,实现二度体单一密度界面的稳健迭代(最小二乘加权迭代)反演.模型计算表明方法可以很好地反演出地下界面.

利用迭代反演方法解决变磁性磁界面反演问题

南海地层岩石磁性在横向上呈现较大差异,而目前常用的磁界面反演方法多是针对常磁性磁界面进行的,若直接将其应用于南海这样磁性差异较大的地区,则反演结果中必定会带进很大误差。通过引入滑动时窗,对较常用的磁界面迭代反演方法进行研究和改进,获取适用于变磁性磁界面深度反演的方法,提供了一个可用于解决此种情况的方法手段。

用傅里叶变换实现起伏地形上观测重力异常的单一密度界面反演

从位场变换理论出发,可导出适用于起伏地形上的重力异常值直接反演单一密度界面的迭代公式和Δg(x,y,-z)=∑(-1)∑F^(-1)[G_(■~*(u,v,0)]·■Δg■(x,y)=Δg(x,y,-z)+F^(-1)[G(u,v,0)](-1)∑F^(-1)[G_■~*(u,v,0)]·■以上的迭代公式是绝对收敛的,其速代过程是稳定的,当引入一个收敛因子后,可提高迭代收敛的速度。因此,在已知单一密度界面上某点的深度后,只要对重力异常作一定处理,就可以利用迭代公式实现界面反演。模型试算结果表明,此方法精度高,迭代稳定性好,适合山区重力资料的反演解释。

改进的约束变密度界面反演策略及其应用

计算密度分界面的起伏变化在区域地质构造研究和石油矿产资源勘探中具有重要意义.已有密度界面反演方法更多侧重约束变密度界面反演算法,而对约束信息的准确性、研究区横向密度变化往往考虑不足,影响了最终反演结果的可信度.本文在变密度界面正反演算法基础之上,结合实际需求,提出已知深度信息约束下的变密度界面反演策略.该策略主要包括变密度约束反演算法、已知深度约束信息校验和分区变密度模型三个方面.其中反演算法提供了带已知深度约束信息的密度界面迭代反演方法;约束信息校验用于评估约束信息精度,通过调差降低约束信息的系统误差;在反演过程中引入水平密度分区以应对不同构造背景密度界面模型,提高反演结果的可信度.最后将本策略应用于南海莫霍面深度反演计算中,结果显示借助已知约束信息,利用分区密度模型能够获得更为可信的深度反演结果,验证了该策略的正确性.

重力异常界面反演的Gauss-Newton方法及其隐式迭代实现

首先根据重力异常积分公式及重力异常实测数据将确定异常源的密度界面问题归结为求非线性泛函极小化的变分问题，并在Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中应用Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ迭代方法进行求解．在实际计算中采用有限维试验函数空间对模型进行离散，每次迭代的增量由隐式迭代方法给出。

低磁纬度磁界面反演

指出了低磁纬度地区化极存在的误差,研究了磁异常数据的模拟退火反演方法,以立方体单元剖分网格充填磁场参数后模拟磁界面,同时反演磁界面,并结合模拟退火非线性算法的特点,研究易于加入约束条件的、方式灵活的建模方法,设计磁异常结构较复杂的模型.通过模型试验和实际资料处理,验证了该方法的正确性.

基于改进Parker-Oldenburg界面反演方法计算青海省居里面深度

居里面深度的起伏可以大致反映地壳深部温度场的分布特征,从而间接指示干热岩的赋存情况,因此研究居里面的起伏特征十分重要.本文针对经典的Parker-Oldenburg界面反演方法存在的计算不稳定、结果精度低的问题,通过公式推导,将界面反演公式与向下延拓公式进行类比,利用稳定的波数域正则-积分迭代下延法对经典的Parker-Oldenburg界面反演方法进行改进.这种迭代算法不仅有效地解决了反演迭代过程中的发散问题,而且对噪声也有很好的压制效果.模型试验说明了该方法在磁界面反演中的良好效果,最后利用青海省航磁数据对进行了居里面深度反演,反演结果可以看出青海省居里面表现为隆起和凹陷相间的条带状或块状构造,初步预测了青海省可能存在干热岩的两个地区,为今后地热资源的勘探、开发和利用提供参考.

球坐标系密度界面反演方法及在华南大陆的应用

密度界面反演方法在油气勘探、推断区域构造、获取地壳结晶基底面、莫霍面起伏形态等方面具有重要意义。现有的密度界面反演方法大多基于笛卡尔坐标系统,当涉及到大区域乃至全球尺度的密度界面反演时,地球曲率的影响将不可忽视,需考虑基于球坐标系Tesseroid模型的密度界面反演方法。然而,受计算精度和效率制约,已有的基于Tesseroid模型的密度界面反演方法并不能很好地适用于地表重力观测数据的反演计算。笔者基于前人研究,给出了一种适用于地表观测数据的球坐标系密度界面反演方法。该方法首先将常规的球坐标系高斯—勒让德重力积分公式进行简化,提高了重力正演计算效率。随后,引入并改进了前人的自适应剖分方案,提高了重力正演计算精度。在此基础上,采用Cordell迭代优化算法,得到了适用于地表观测数据的球坐标系密度界面反演方法。通过模型数据试验,对本文球坐标系密度界面反演方法进行了验证。结果表明,笔者对高斯—勒让德积分公式加以改进和引入改进的自适应剖分方案后,很好地克服了计算精度和效率对地表观测重力计算的掣肘,并且,基于球坐标系的密度界面反演结果优于基于笛卡尔坐标系的密度界面反演结果。在华南大陆实际数据试验中,利用文中方法得到的华南大陆的莫霍面深度与前人得到的莫霍面深度具有较高的吻合度,莫霍面自西向东逐渐抬升,西部抬升剧烈,东部抬升平缓,沿武陵山—贵桂交界一带呈现明显的NNE向莫霍面梯级带,验证了文中方法的科学有效性。

基于双曲线密度模型的频率域界面反演

密度界面反演是位场数据处理解释的重要方法之一。为了适应地层岩石密度随深度变化的特点,提高密度界面的反演精度,文中以双曲线密度界面模型为基础,从理论上推导了该密度模型的界面频率域正、反演公式,给出了反演方法的迭代计算过程。模型试验表明本文方法更适用于变密度地层界面的反演,其精度明显高于常密度界面的Parker-Oldenburg(简称PO)法。虎林盆地基底深度反演结果得到了大地电磁测深资料反演的佐证,且多处凸起和凹陷特征与前人研究成果可相互验证,进一步证明了本文方法的合理性和实用性。

基于三维地震剥层的重力界面反演方法及应用

西部探区地表、地质条件复杂,导致地震资料品质差,深层成像差,仅靠地震识别深部地层结构属性难度大,可靠性低,多解性强。本文采用基于三维地震剥层的重力界面反演方法,其核心是添加钻井—地质资料约束,在地震构造界面的约束下采用正演“剥皮”技术进行重力场源分离,然后对目标重力异常开展界面反演。正反演阶段采用流行的频率域Parker-Oldenburg迭代算法,保证了反演的快速稳定收敛。结果表明:基于三维地震剥层的重力界面反演方法可以有效剥离浅部高频信号,实现深层目标重力异常的精确分离,进而实现对深层界面的准确标定。在准噶尔盆地东部地区开展深层构造界面反演,结果证实该方法是研究深层地质目标的有效技术手段。

基于界面反演增强的位场边缘识别方法

准确识别含油气构造及控矿断裂与岩体等地质边界是能源和资源勘查的重要任务之一,重、磁位场边缘识别方法在研究地质边界方面有独特的优势,已成为能源和资源勘查中不可或缺的重要手段。为增强位场边缘识别方法对深部小规模构造的识别能力,本文将界面反演与归一化总水平导数垂向导数(NVDR_THDR)位场边缘识别技术结合起来,首先利用密度界面反演技术处理重力异常,使结果能突出小规模地质构造特征,之后将NVDR_THDR作为边界提取和增强的技术处理反演的界面深度。裂陷盆地模型试验及孤立形体组合模型试验结果表明,本文方法具有明显的边缘增强效果,并且能在一定程度上平衡深部和浅部异常。最后将该方法用于鄂尔多斯盆地北部重力资料处理之中,结果也表明了本文方法可以更好地识别盆地基底小规模断裂,实际应用效果较好。

球坐标系变密度界面正演及反演方法研究

密度界面反演方法可推断构造界面起伏形态,对于分析区域地质构造、地球深部构造和划分构造单元具有重要意义。当涉及到区域性乃至全球尺度问题时,通常采用球坐标系的密度界面反演方法。传统球坐标系密度界面反演方法在地表观测面的计算精度较低,且未能考虑地下密度的纵横向变化。这里针对上述问题,开展球坐标系变密度界面正演及反演方法研究,通过理论推导和高斯-勒让德积分算法改进,给出球坐标系变密度界面高精度正演方法,运用迭代优化算法而给出球坐标系变密度界面反演方法。最后利用球壳模型和起伏界面数据试验验证该方法的有效性,适用于大区域、地表观测面的变密度界面反演。