一种重力Simpson正则化总梯度模量地质构造提取方法与流程

本发明涉及勘探地球物理及重力勘查与地下空间深部精细结构直接获取，尤其涉及一种重力正则化总梯度模量地质构造提取方法。

背景技术：

1、覆盖全国性的地球物理面积工作以重磁为主，以重力为例，经过近70年的积累，中国大部基本完成了雪线以下的100万重力覆盖，主要成矿带基本覆盖了1:20(25)万区域重力，东部广大地区与西北主要矿集区基本实现了1:5万重力覆盖，航、地磁的覆盖精度则更大。如何用活这些数据更好的为能源资源勘查、地质灾害防御、国防建设等国家重大需求，一直是重力领域研究的重点工作。但由深部探测资料覆盖度相对较低，而原有重力直接获取地下空间地质信息能力稍显不足，使得这些数据地下空间结构探测中未能发挥较大作用。

2、应用重力直接获取地下空间构造形态、空间发育深度、产状等特征是重力勘探领域的一个世界性难点与热点问题，传统的重力构造识别方法大致有两个大类，一类是重磁数据的反演，包括自动反演与人机交互反演等主要方法，往往需要足够的先验信息以构建地下空间结构的初始模型，自动反演只能适应结构较为简单的情况，且反演深度较浅；人机交互反演可以获取较为复杂的地下空间密度结构特征，但需要借鉴电法、地震等解释成果资料作为参考，编辑较为细致的初始模型，输入反演过程中，缺乏直接成像的能力；同时，无论是自动反演还是人机交互反演方法，二者的计算量均较大，难以适应大范围、大区域的地下空间结构获取；第二类是地面构造边缘识别与地质体边缘深度反演方法，包括用于平面边缘位置识别的垂向导数、水平总梯度导数、斜导数及其改进nvdr-thdr等及用于构造边缘深度反演的方法，如沃纳(werner)反褶积法、解析信号振幅法(asa)、局部波数法(localwave-number)、tilt-depth法、欧拉(euler)反褶积法和曲率属性法(curvatureattributes)和归一化总梯度导数等。地面构造边缘识别方法能较好的分辨构造体的地面位置，但对构造的产状、倾向倾角等参数刻画不足，且缺乏构造深度的刻画；现有构造边缘深度反演方法大多不稳定，有深度刻画，但准确性及形态与产状等方面刻画能力稍显不足；归一化总梯度导数是被用来寻找描述地下空间构造发育情况的一类常用方法，主要用于盆地区浅层隐伏构造的查找与刻画，但在造山带及复杂的盆山过度地区，其实用性受到较大的质疑，甚者出现较为严重的构造刻画偏离实际的情况。

3、由于传统的向下延方法稳定性较差，很难获取深度较大的地质体信息，故而行业使用较少；但又因其计算速度较快、能适应大区域计算、不依赖初始模型等优势，是潜在的一类可大规模应用的重力地下空间构造识别与提取方法，归一化总梯度导数即为较好的应用证明，但也有相当的局限性。总体看来，无论是传统重力反演方法还是现有的构造边缘识别技术均很难直接同时获取地下空间构造位置、形态、埋深变化与产状等精细信息，严重影响了重力方法在区域地质、深部地质等领域的应用，故而急需寻求新的技术突破以满足当前地质对重力发展的需求。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种重力simpson正则化总梯度模量地质构造提取方法。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种重力simpson正则化总梯度模量地质构造提取方法，所述提取方法包括：

3、步骤s1：利用叠合simpson改进公式对输入的布格重力异常剖面数据进行两次奇、偶序列分离拆分和分别积分，再依据积分结果叠加合成傅里叶级数结果；

4、步骤s2：通过对布格重力异常剖面数据求取滑动平均窗口内的布格重力异常的方差得到稳定下延正则化系数，并带入梯度向下延拓公式中得到自适应稳定正则化梯度向下延拓公式；

5、步骤s3：基于傅里叶级数结果和自适应稳定正则化梯度向下延拓公式按不同深度计算得到多个单深度下延剖面，将多个单深度下延剖面按深度叠合组成地面至最大控制深度的重力梯度向下延拓断面，进而得到正则化总梯度模量断面；

6、步骤s4：将正则化总梯度模量断面进行迭代低通滤波和真深度校正之后，以对数形式输出成图。

7、可选的，所述利用叠合simpson改进公式对输入的布格重力异常剖面数据进行两次奇、偶序列分离拆分和分别积分，再依据积分结果叠加合成傅里叶级数结果具体包括：

8、对获取的布格重力异常剖面数据进行傅里叶正弦级数计算，将得到的傅里叶正弦级数分离拆分为一级奇序列和一级偶序列；

9、将一级奇序列和一级偶序列再次分别进行的奇、偶序列的分离拆分，得到一级奇序列下的二级奇序列和二级偶序列以及二级奇序列下的二级奇序列和二级偶序列，再对所有二级序列进行积分得到二级积分结果；

10、利用叠合simpson改进公式将二级积分结果计算合成一级奇、偶序列积分结果，再次利用叠合simpson改进公式将一级奇、偶序列积分结果计算合成最终的傅里叶级数结果；

11、其中，

12、叠合simpson改进公式为：

13、

14、

15、

16、

17、

18、

19、

20、

21、式中，f(x)为形函数，l为f(x)的长度，n＝1,2,3,4……n，n为f(x)的总点数，δx为x方向点距，nδx长度等于l，分别为一级偶、奇序列的中间变量，分别为一级偶序列划分的二级偶、奇序列，为一级奇序列划分的偶、奇序列，fi为f(x)数列的第i个数，mod为取余函数，rn为误差项，h为积分步长，f(4)(ξ)高阶误差形函数，o(th7)为误差余项；

22、傅里叶级数结果为：

23、

24、

25、

26、

27、

28、

29、

30、

31、式中，ui为输入的布格重力异常剖面数据。

32、可选的，所述通过对布格重力异常剖面数据求取滑动平均窗口内的布格重力异常的方差得到稳定下延正则化系数，并带入梯度向下延拓公式中得到自适应稳定正则化梯度向下延拓公式包括：

33、以求取的滑动平均窗口内部布格重力异常的平均数值作为背景值，之后将输入的布格重力异常剖面数据减去背景值得到布格重力异常的方差；

34、基于布格重力异常的方差求取自适应稳定梯度向下延拓系数；

35、将自适应稳定梯度向下延拓系数带入正则化向下延拓方程中，得到自适应正则化梯度向下延拓公式；

36、其中，布格重力异常的方差是通过在给定窗口大小为m的情况下，对数据点数为n的数据剖面开展数值偏离平方累加和计算，其计算公式为：

37、

38、式中，m为窗口的大小，m＝2,4,6，........22；δ为方差，为i点窗口为m的滑动平均值；uj为窗口内的布格重力异常点位数据；

39、自适应梯度向下延拓因子qt通过如下公式求取得到：

40、

41、式中，z为延拓深度，α为正则化因子；w为基频且l＝nδx；

42、布格重力异常梯度正则化向下延拓方程为：

43、

44、式中，vzz与vzx分别表示布格重力异常的x方向与z方向梯度，l为剖面长度，qm为正弦圆滑因子。

45、可选的，所述基于傅里叶级数结果和自适应稳定正则化梯度向下延拓公式按不同深度计算得到多个单深度下延剖面包括：

46、获取延拓深度z；

47、将求取得到的傅里叶级数结果带入正则化向下延拓方程中，得到延拓深度为z的重力梯度单深度下延剖面；

48、通过不断更新延拓深度z得到多个不同深度的重力梯度单深度下延剖面；

49、其中，

50、重力梯度单深度下延剖面为：

51、

52、式中，z∈(0,zmax)。

53、可选的，所述将多个单深度下延剖面按深度叠合组成地面至最大控制深度的重力梯度向下延拓断面，进而得到正则化总梯度模量断面包括：

54、分别将每个单深度下延剖面按下沿深度合成统一断面；

55、引入地面或下延最浅深度z0和深度增量dh，在初始条件为z＝z0时，将不同深度z通过自循环计算得到新的不同深度z；

56、多次循环重力梯度单深度下延剖面的求取、统一断面的合成以及不同深度z的自循环计算直到z＞zmax时，则停止循环，此时下延深度全部覆盖(z0,zmax)范围，将延拓结果按深度存入两个数组中，即得到向下延拓梯度断面；其中为vzx(z)数据存入断面，为vzz(z)数据存入断面；

57、基于两个断面数组，求取总梯度模量断面；

58、其中，

59、统一断面为：

60、

61、延拓深度z为：

62、z＝z+dh；

63、总梯度模量断面为：

64、

65、式中，rgmod(z,x)即为正则化总梯度模量断面。

66、可选的，所述将正则化总梯度模量断面进行迭代低通滤波和真深度校正包括：

67、采用归一化迭代公式多次对正则化总梯度模量在x方向开展高斯低通滤波后，再开展z方向的高斯低通滤波；

68、对经迭代滤波的正则化总梯度模量进行深度校正，得到经过深度校正的正则化总梯度模量；

69、其中，归一化迭代公式为：

70、

71、式中，x1,z1为滤波中心位置，x,z为滤波窗口内数据点的水平与垂直坐标；表示在x方向开展高斯低通滤波得到一次滤波结果，ug表示将一次滤波结果再经过z方向高斯低通滤波后的结果；u表被滤波的输入数据，σ表示高斯滤波器的标准差

72、深度校正公式为：

73、hr＝βhd

74、式中，hr、hd为分别真深度与下延视深度，β为转换系数，取值区间为1.02～1.1。

75、可选的，以对数形式输出成图包括：

76、对经过深度校正的正则化总梯度模量取对数，得到最终对数结果r_rgmod(z,x)；

77、其中，对数输出结果满足如下公式：

78、r_rgmod(z,x)＝log(rgmod(z,x))。

79、本发明还提供了一种重力simpson正则化总体度模量地质构造提取系统，包括：

80、叠合simpson改进模块，用于利用叠合simpson改进公式对输入的布格重力异常剖面数据进行两次奇、偶序列分离拆分和分别积分，再依据积分结果叠加合成傅里叶级数结果；

81、正则化梯度向下延拓模块，用于通过对布格重力异常剖面数据求取滑动平均窗口内的布格重力异常的方差得到稳定下延正则化系数，并带入梯度向下延拓公式中得到自适应稳定正则化梯度向下延拓公式；

82、梯度模量断面求取模块，用于基于傅里叶级数结果和自适应稳定正则化梯度向下延拓公式按不同深度计算得到多个单深度下延剖面，将多个单深度下延剖面按深度叠合组成地面至最大控制深度的重力梯度向下延拓断面，进而得到正则化总梯度模量断面；

83、后处理模块，用于将正则化总梯度模量断面进行迭代低通滤波和真深度校正之后，以对数形式输出成图。

84、本发明还提供了一种基于叠合simpson改进算法的重力正则化总梯度模量地质构造提取设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7中任一项所述的重力simpson正则化总体度模量地质构造提取方法步骤。

85、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的重力simpson正则化总体度模量地质构造提取方法步骤。

86、本发明提供的一种重力simpson正则化总体度模量地质构造提取方法，其中，方法包括：利用叠合simpson改进公式对布格重力异常剖面数据进行两次奇、偶序列分离和积分，再将积分结果叠加合成傅里叶级数结果；求取滑动平均窗口内的布格重力异常的方差得到稳定下延正则化系数，并带入梯度向下延拓公式中得到自适应稳定正则化梯度向下延拓公式；基于傅里叶级数结果和自适应稳定正则化梯度向下延拓公式按不同深度计算得到多个单深度下延剖面，经深度叠合组成重力梯度向下延拓断面，进而得到总梯度模量断面，经迭代低通滤波和真深度校正后，以对数形式输出成图。本发明实现了应用重力直接获取地下空间精细构造形态的突破，应用前景十分广阔。

87、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。