一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法与流程

文档序号:18950375发布日期:2019-10-23 02:07阅读:416来源:国知局
一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法与流程

本发明涉及三维数据反演,具体涉及一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法。



背景技术:

目前,随着航空重力勘探技术的日益完善,重磁数据的反演已经向着三维数据反演发展,三维重力勘探能获取异常的水平和垂向变化特征,相较于以往单一的地面重力或航空重力数据具有更多的地质体信息,反演结果具有更高的分辨率。

三维重力数据相比于单一地面或航空重力数据具有更多的信息,可以获得更好的反演结果。三维数据的获取是通过多次飞行不同高度获得的航空重力测量数据组合,而飞行高度与飞行层数是与三维数据所含的信息量有很重要的关系,所以通过分析不同情况下的三维数据所含信息量来讨论更优的三维重力数据测量方案至关重要。



技术实现要素:

本发明的主要目的在于提供一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法。

本发明采用的技术方案是:一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法,包括:

通过寻找随着高度上升当两个异常体无法在异常上分辨出来时的高度

为极限高度。设计飞行方案时无需讨论极限高度以上的飞行。这种异常无法分辨的特征用相关性来表示,具体计算相关系数的公式如下:

(1)

其中,为x与y的协方差;为x与y的方差;

通过对地面重力数据与各个高度上的数据进行相关性分析,当极限高度时,因为两个极值点中间的低值变为高值,此时地表异常与极限高度异常的相关系数中会出现负值或零值,由此判断出极限高度;所以无需计算所有高度与地面的相关性,利用逐渐加密的离散高度变化来寻找极限高度。

进一步地,空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法还包括:

依据勘探地区的实际情况,利用反演的水平范围与深度确定飞行层数,并根据前期勘探成果估计反演目标的大体深度与范围,然后利用理论模型实验确定飞行高度。

更进一步地,空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法还包括:

利用地面测量的重力数据进行延拓与相关性分析,获得极限高度;然后对极限高度内的观测面依据勘探范围进行模型模拟实验,获得较为优化的飞行高差;最后通过勘探区域的范围设计核函数矩阵进行奇异值分析,确定飞行层数。

更进一步地,空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法还包括:

对于三维重力数据联合反演,将不同高度层的重力数据联合起来进行反演,对于多层重力数据联合反演需事先建立观测面所在高度的核函数矩阵,公式如(2)所示,之后通过共轭梯度法求解方程组:

(2)

式(2)中,分别代表n个高度的核函数矩阵,代表这n个高度上的观测值,为n种高度上的深度权函数。

本发明的优点:

本发明通过相关分析与奇异值分解方法提出最佳的三维数据获取,有效的降低了成本的损耗。并且提出三维数据密度反演方法,因为三维数据可以获取异常的垂向变化的特性,所以对于埋深较深的地质体反演结果更加收敛,具有更高的分辨率,同时针对空-地联合测量中的地形起伏、比例尺、飞行高度等问题,提出相对应的反演计算方案,为地球物理方法转向深部勘探提供更加有效的方案。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明的空-地协同反演结果图;

图2是本发明的空-地重力勘探飞行流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法,包括:

通过寻找随着高度上升当两个异常体无法在异常上分辨出来时的高度

为极限高度。设计飞行方案时无需讨论极限高度以上的飞行。这种异常无法分辨的特征用相关性来表示,具体计算相关系数的公式如下:

(1)

其中,为x与y的协方差;为x与y的方差;

通过对地面重力数据与各个高度上的数据进行相关性分析,当极限高度时,因为两个极值点中间的低值变为高值,此时地表异常与极限高度异常的相关系数中会出现负值或零值,由此判断出极限高度;而且因为相关性的减弱变负的过程是单调递减的,所以无需计算所有高度与地面的相关性,利用逐渐加密的离散高度变化来寻找极限高度。

空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法还包括:

依据勘探地区的实际情况,利用反演的水平范围与深度确定飞行层数,并根据前期勘探成果估计反演目标的大体深度与范围,然后利用理论模型实验确定飞行高度。

对于飞行层数与飞行高度的选取受限于反演区域的水平范围、深度和反演目标体的埋深、测量误差等多方面因素。这使得对于不同地区的都要设计不同的飞行方案,需依据勘探地区的实际情况,利用反演的水平范围与深度确定飞行层数,并根据前期勘探成果估计反演目标的大体深度与范围,然后利用理论模型实验确定飞行高度。通过分析一般情况下,因为重力异常近似与距离的平方成反比,所以在理想状态下,飞行高度为三层时就可以计算出一个与距离平方反比的变化特征,从而获得任意高度上的准确异常,因此本文认为一般情况下三层的飞行高度为最佳。

空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法还包括:

参考图2,如图2所示,首先,需要利用地面测量的重力数据进行延拓与相关性分析,获得极限高度;然后对极限高度内的观测面依据勘探范围进行模型模拟实验,获得较为优化的飞行高差;最后通过勘探区域的范围设计核函数矩阵进行奇异值分析,确定飞行层数。

对于多高度反演结果的分辨率来说,一方面因为需要更多的有效特征值参与到反演之中,所以奇异值曲线幅值越高越好;另一方面因为需要对比单一高度反演效果,所以当单层奇异值曲线幅值过高时,多高度反演的效果只是提高反演稳定性,而对分辨率并没有太大的提升。总体来说,多高度反演方法更加适用于单层奇异值曲线幅值较低,但是多高度联合奇异值曲线幅值有显著提升的目标体,即适用于较深的地质体反演。从下面介绍的模型试验中可以看出,多高度联合对于深部地质体反演分辨率有显著的提升。

航空测量还存在多观测面比例尺不一致和飞行高度随时变化的问题,一般的实测航空重力是将观测数据进行插值和调平处理,但是这样处理会加入一部分计算误差,使得进行反演的数据不够准确。提出利用设计与观测点相匹配的核函数矩阵来进行直接反演。通过直接计算出不同高度观测点相对应的核函数矩阵,这样就无需进行调平处理直接进行空-地协同反演。

空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法还包括:

对于三维重力数据联合反演,将不同高度层的重力数据联合起来进行反演,对于多层重力数据联合反演需事先建立观测面所在高度的核函数矩阵,公式如(2)所示,之后通过共轭梯度法求解方程组:

(2)

式(2)中,分别代表n个高度的核函数矩阵,代表这n个高度上的观测值,为n种高度上的深度权函数。

实际数据处理:

本发明将空-地协同三维数据密度反演方法应用到山东的矿区实测异常之中,实际空-地协同反演中因为不同观测面上的实际数据所包含的区域场响应不同,需要对每个观测面上的协同反演数据进行位场分离去除区域场的影响。本发明利用位场分离去除区域场并去噪后的地面异常进行延拓,分别获得100m与200m延拓高度上的重力异常,如图1所示。

从图1中可以看出,随着延拓高度的增加高值异常的衰减较大,可以一定程度上减弱高值异常对弱异常的压制,使反演结果分辨率提高。空-地协同反演中,将地下划分为长宽高分别为880、1440、200m的31×31×20个棱柱体,反演结果如图1所示。由图1可以看出,该地区主要存在五个高密度区域,ⅰ、ⅲ为主要的大范围高密度体,基本上的埋深都在1000米左右。ⅱ密度体范围与密度都相对较小,推测为埋深较深的矿体,因为强异常的压制使得反演结果偏低。这些分析结果都与第二章的实际反演结果相符,并且与第二章实际反演结果相比,ⅰ、ⅱ、ⅴ处矿体的范围都有所收敛,而ⅳ处矿体的范围变大,这说明空-地协同反演结果很好的改善了ⅳ处的较弱异常因为被强异常压制而反演结果分辨率低的问题。综上,空-地协同反演方法同样适用于实际地区,并且获得的结果具有更好的分辨率。

本发明通过相关分析与奇异值分解方法提出最佳的三维数据获取的设计,有效的降低了成本的损耗。并且提出三维数据密度反演方法,因为三维数据可以获取异常的垂向变化的特性,所以对于埋深较深的地质体反演结果更加收敛,具有更高的分辨率,同时针对空-地联合测量中的地形起伏、比例尺、飞行高度等问题,提出相对应的反演计算方案,为地球物理方法转向深部勘探提供更加有效的方案。

以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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