一种基于解析信号振幅约束的欧拉反褶积方法技术

本发明专利技术公开了一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，主要包括以下步骤：步骤一：解析信号振幅圈定参与计算的异常值范围；步骤二：根据异常值范围赋予合适的构造系数N值；步骤三：矩形窗口扫描构建欧拉反褶积反演矩阵求解；步骤四：统计方法剔除离散解值。本发明专利技术通过创建一种模拟数据模型，得到反演结果与模型是吻合的，并以此对比规则形体的边缘检测法与欧拉反褶积结果，显示解析信号振幅与欧拉反褶结果具有很好的吻合性，由此提供了一种圈定范围‑分布赋N值‑反演计算‑统计剔除离散值的“四步法”欧拉反褶积方法，模拟数据反演表明该方法能够有效的反演出浅深、相邻等异常体的空间分布，能够适用于复杂区域的重力数据反演计算。

【技术实现步骤摘要】
一种基于解析信号振幅约束的欧拉反褶积方法
本专利技术涉及重力异常源的深度位置演算分析
，具体涉及一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法。
技术介绍
重力资料在金属矿藏、油气田勘探、盆地研究、造山带构造及深部壳幔研究中都发挥着重要作用，重力数据具有很好的稳定性，横向分辨能力强，而由于不同深度层的密度不均匀性均对重力异常值产生影响，且不同深度不同规模的异常体在地表产生的异常特征有可能是相同的，故重力勘探的纵向分辨能力是较弱的，这时提高重力资料的纵向分辨能力就显得尤其重要。因此，能够反演出重力异常源的深度位置，能够在很大程度上上很好的改善重力资料的纵向分辨能力，扩宽重力资料的勘探能力和应用广度。专利技术创造内容为解决上述问题，本专利技术提出一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，通过反演出重力异常源的深度位置，能够很好的改善重力资料的纵向分辨能力。本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，主要包括以下步骤：步骤一：解析信号振幅圈定参与计算的异常值范围；步骤二：根据异常值范围赋予合适的构造系数N值；步骤三：矩形窗口扫描构建欧拉反褶积反演矩阵求解；步骤四：统计方法剔除离散解值。本方案进一步的，上述步骤一中通过不断改变解析信号振幅阈值，圈定不同范围，反映不同埋深异常体计算范围。本方案进一步的，上述步骤二中N的赋值是根据解析信号振幅圈定范围的形态，自动识别异常体形体特征进行赋值；N的赋值采用表格1所列数值。表格1本方案进一步的，上述步骤三中的具体方法为：采用正方形窗口移动方法进行反演矩阵的构造，设定计算点是(xi,yi)，其反演矩阵为公式(1)所示：其中：其中Δf(i-m,j-m),x,表示(i-m,j-m)点的重力异常对x的导数，相应的下标为y,z时，表示对y,z的导数，B为背景场，N为构造系数,2m+1表示正方形窗口边的数据量。本方案进一步的，上述步骤四中剔除离散值的方法为通过计算均值和均方差进行剔除，具体计算方法为：1)先按公式(2)计算每一圈定区域均值：2)再按照公式(3)计算均方差：3)满足公式(4)的计算值予以保留，不满足的则予以剔除:与现有技术相比较，本专利技术的有益效果是：1.设计了一种模拟数据模型，该模型既有浅部相近的异常体，又具有深浅重叠分布的异常，还有区域性影响的断层异常，具有典型性和普适性；2.本技术方案提供了一种圈定范围-分布赋N值-反演计算-统计剔除离散值的“四步法”欧拉反褶积方法，模拟数据反演表明该方法能够有效的反演出浅深、相邻等异常体的空间分布；3.将模拟数据模型的反演结果与规则形体的边缘检测法和欧拉反褶积结果进行对比，显示解析信号振幅与欧拉反褶结果具有很好的吻合性；4.逐渐改变解析信号振幅阈值的方法既能够圈定出浅部异常，又能够圈定的深部异常；5.对于不同异常体组合方法均具有较好的适用性，能够适用于复杂区域的重力数据反演计算。附图说明图1为一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法的“四步法”欧拉反褶积反演流程图；图2为一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法的解析信号振幅圈定范围示意图；图3为一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法的模拟数据模型图；图4为一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法的布格重力异常示意图；图5为一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法的欧拉反褶积结果图；附图中相应标记：1.异常体、2.断层标志层、3.断面位置和倾向。具体实施方法为了更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明，需特别说明的是：相同的附图标记在下面的附图中表示类似项，而且所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，并不是对本技术方案的进一步限制。结合附图1-5，本专利技术提供一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，主要包括以下步骤：步骤一：解析信号振幅圈定参与计算的异常值范围；步骤二：根据异常值范围赋予合适的构造系数N值；步骤三：矩形窗口扫描构建欧拉反褶积反演矩阵求解；步骤四：统计方法剔除离散解值。本实施方式进一步的，上述步骤一中通过不断改变解析信号振幅阈值，圈定不同范围，反映不同埋深异常体计算范围。本实施方式进一步的，上述步骤二中N的赋值是根据解析信号振幅圈定范围的形态，自动识别异常体形体特征进行赋值；N的赋值采用表格1所列数值。表格1本实施方式进一步的，上述步骤三中的具体方法为：采用正方形窗口移动方法进行反演矩阵的构造，设定计算点是(xi,yi)，其反演矩阵为公式(1)所示：其中：其中Δf(i-m,j-m),x,表示(i-m,j-m)点的重力异常对x的导数，相应的下标为y,z时，表示对y,z的导数，B为背景场，N为构造系数,2m+1表示正方形窗口边的数据量。本实施方式进一步的，上述步骤四中剔除离散值的方法为通过计算均值和均方差进行剔除，具体计算方法为：1)先按公式(2)计算每一圈定区域均值：2)再按照公式(3)计算均方差：3)满足公式(4)的计算值予以保留，不满足的则予以剔除:为了验证本技术方案的方法，设计了一种模拟数据模型，该模型既有浅部相近的异常体1，又具有深浅重叠分布的异常体1，还有区域性影响的断层异常，将断层标志层2以及断面位置和倾向3结合不同类型的异常体1，运用本文所述方法进行反演计算，整个反演过程如下：首先设定一个解析信号振幅值，如1/2振幅值，圈定较大解析信号振幅值的计算点，此类点往往反映的是埋藏较浅、范围较小的异常体(如附图2所示)；然后按照圈定范围，自动识别异常体形体特征，赋予N值；然后再构建反演矩阵进行求解；因为绝大多数解是准确值，因此离散点必然偏离真值，最后运用统计法剔除离散值。计算结束，再设定一个阈值，如1/3振幅值，1/3振幅值范围内的计算点往往反映的是更大埋深和影响范围更大的异常体(如附图2所示)，或者是较浅异常体的外延影响，然后对1/3振幅值范围内的计算点，运用“四步法”反演欧拉解，对于更大埋深和影响范围更大的异常体，可以求取新的欧拉异常解，若是较浅异常体的外延影响，则通过统计法就会把解剔除掉。通过不断调整振幅值，运用“四步法”进行迭代反演，当解析信号振幅值小于某一个较小异常值时停止运算，逐渐改变解析信号振幅阈值的方法既能够圈定出浅部异常，又能够圈定的深部异常，同时也存在缺陷，当阈值变小时，局部异常体的外延值就会被圈出来，增加了运算量，但其结果值，可以通过第四步的统计剔除进行排除。以上所述专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，其特征在于，主要包括以下步骤：/n步骤一：解析信号振幅圈定参与计算的异常值范围；/n步骤二：根据异常值范围赋予合适的构造系数N值；/n步骤三：矩形窗口扫描构建欧拉反褶积反演矩阵求解；/n步骤四：统计方法剔除离散解值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
步骤一：解析信号振幅圈定参与计算的异常值范围；
步骤二：根据异常值范围赋予合适的构造系数N值；
步骤三：矩形窗口扫描构建欧拉反褶积反演矩阵求解；
步骤四：统计方法剔除离散解值。


2.根据权利要求1所述的一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，其特征在于，步骤一中通过不断改变解析信号振幅阈值，圈定不同范围，反映不同埋深异常体计算范围。


3.根据权利要求1所述的一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，其特征在于，步骤二中N的赋值是根据解析信号振幅圈定范围的形态，自动识别异常体形体特征进行赋值。


4.根据权利要求1所述的一种基于解析信号振幅约束的重力欧拉反褶积方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王兆国，刘池阳，王建强，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61