重磁场二度体边缘深度反演研究进展

地质体边缘深度对重磁位场勘探半定量解释起着至关重要的作用。目前主要的地质体边缘深度反演方法有沃纳(Werner)反褶积法、解析信号振幅法(ASA)、局部波数法(local wave-number)、Tilt-depth法、欧拉(Euler)反褶积法和曲率属性(curvature attributes)反演法。这几类方法都存在解的筛选问题、稳定性问题和适应性问题。本文主要对不同类型数据和模型的适应性问题进行研究,基本原理分析和模型试算结果表明:沃纳反褶积方法和欧拉反褶积方法适用的数据源类型最多,曲率属性适用的数据源类型次之,Tilt-depth最少;沃纳反褶积方法、欧拉反褶积方法和曲率属性方法能够适应较多的模型,Tilt-depth能够适应的模型最少。对于重力数据,垂向一阶导数的解析信号振幅作为数据源适用于所有方法。对于磁力数据,解析信号振幅作为数据源适用于所有方法。同时,建议其他学者在使用这些方法反演二度体边缘深度时,遵循以下原则:反演方法推荐优先使用沃纳反褶积,其次是曲率属性和欧拉反褶积。沃纳反褶积方法和欧拉反褶积方法的重力数据源推荐使用垂向一阶导数的水平导数,磁力数据源推荐使用水平导数。曲率属性方法的重力数据源推荐使用垂向一阶导数的解析信号振幅,磁力数据源推荐使用解析信号振幅。另外,基于以上的研究结论,对边缘深度反演中解的筛选问题、稳定性问题和适应性问题在未来的研究方向中给出了一些建议。