CN108304618B - 一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法，包括数据采集步骤、数据筛选步骤、初始模型确定步骤和联合反演步骤；本发明以数据质量为标准，选取联合反演迭代时的初始模型，相对于现有技术中统一给定均匀半空间模型相比，本发明具有如下有益效果：提高了联合反演的效率，减少了反演计算时间；避免了由于数据误差导致的迭代不收敛问题，提高了联合反演结果的精度。

Description

一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法
技术领域
本发明涉及一种地球物理反演方法，尤其涉及一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法。
背景技术
地球物理反演的基本流程为：先给定初始模型，根据算法搜索模型更新量，更新模型，再计算当前模型计算出的理论数据与实际数据的误差，再重新搜索模型更新量，如此循环，直至误差收敛或是达到最大循环次数。根据大地电磁数据可以反演地下的电阻率模型，重力数据可以反演出地下的密度模型。而所谓联合反演，是指同时对两种或两种以上的地球物理数据进行反演，求取一个使所有参加反演的地球物理数据都满足的统一的地质模型。大地电磁数据横向分辨率较低，但是其丰富的频率成分保证了其较高的纵向分辨率，而重力数据横向分辨率较高，将二者联合可以使两种方法优势互补。联合反演过程中，初始模型一般都是预先给定均匀半空间模型，例如给定地下电阻率为10Ω、密度为1g/cm3的均匀半空间模型，由反演算法自动搜索模型的更新量。这样做有以下弊端：首先，初始模型为均匀半空间，计算速度慢，有可能导致迭代次数过多，效率低下；其次，各种地球物理方法的数据质量不一样，若根据数据质量较差的数据，由均匀半空间模型出发进行第一次反演迭代，则在后续的迭代过程中，造成误差累计，给最终结果造成影响，甚至导致迭代过程不收敛。
发明内容
本发明旨在解决现有技术中存在的问题，提供一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法，能够提高联合反演的效率和精度。
本发明的技术方案如下：一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1)，数据采集步骤：采集工作区所有预先选定的测量点的重力数据和大地电磁数据，其中，所述重力数据是指剩余重力数据，所述大地电磁数据是指电场数据和磁场数据；
步骤2)，数据筛选步骤：分别计算出所述重力数据和大地电磁数据中跳变数据的数据量占各自数据总量的百分比r1和r2，其中，所述跳变数据是指与相邻采集点的数据误差均超过误差阈值的采集点的数据；
步骤3)，初始模型确定步骤：比较r1与r2，若r1≥r2，则使用均匀半空间密度模型作为重力数据反演初始模型，使用第一次重力数据反演结果的密度模型所对应的电阻率模型作为大地电磁数据反演初始模型，并进行大地电磁数据的第一次反演；若r1＜r2，则使用均匀半空间电阻率模型作为大地电磁反演初始模型，使用第一次大地电磁反演结果的电阻率模型所对应的密度模型作为重力数据反演的初始模型，并进行重力数据的第一次反演；
步骤4)，反演步骤：进行重力数据和大地电磁的联合反演，每进行一次重力数据、大地电磁数据的反演计算并更新密度和电阻率模型后，计算重力数据拟合差Grms和大地电磁数据拟合差MTrms，判断是否同时小于对应的数据拟合差阈值Gth和MTth，若成立，则退出循环，若不成立，则判断迭代次数n是否达到最大的迭代次数Nmax，若成立，则退出循环，若不成立，则继续进行重力数据、大地电磁数据的迭代计算。
优选的，所述步骤1)中的测量点个数为100-2500个，相邻测量点之间的距离为50-500米。
优选的，所述步骤2)中的误差阈值为20％-40％。
优选的，所述步骤3)中的密度模型与电阻率模型之间的对应关系根据对所述工作区的岩石样本统计分析确定。
优选的，所述步骤4)的反演步骤具体为：按顺序分别进行重力数据和大地电磁数据的反演迭代计算，其中，从第二次反演迭代开始，利用最新的电阻率模型约束重力数据的反演，利用最新的密度模型约束大地电磁数据的反演。
优选的，所述约束为交叉梯度约束。
本发明以数据质量为标准，选取联合反演迭代时的初始模型，相对于现有技术中统一给定均匀半空间模型相比，本发明具有如下有益效果：提高了联合反演的效率，减少了反演计算时间；避免了由于数据误差导致的迭代不收敛问题，提高了联合反演结果的精度。
附图说明
图1是重力数据与大地电磁数据联合反演方法的流程图；
图2是步骤4)中反演步骤的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步详细说明。
图1是重力数据与大地电磁数据联合反演方法的流程图，图2是步骤4)中反演步骤的流程图。如图1-2所示，本发明的联合反演方法包括：
步骤1)，数据采集步骤：预先在工作区选取测量点100个，点距为50米，在测量点处分别采集重力数据和大地电磁数据，其中，重力数据是指剩余重力数据，大地电磁数据是指电场数据和磁场数据。
步骤2)，数据筛选步骤：分别计算出所述重力数据和大地电磁数据中跳变数据的数据量占各自数据总量的百分比r1和r2，其中，所述跳变数据是指与相邻采集点的数据误差均超过误差阈值的采集点的数据；误差阈值为20％-40％。
步骤3)，初始模型确定步骤：采集工作区的岩石样本至少100个，分别测量样本的密度和电阻率，使用三次样条函数拟合二者之间的关系，由此得到密度模型与电阻率模型之间的对应关系。比较r1与r2，若r1≥r2，则使用均匀半空间密度模型作为重力数据反演初始模型，使用第一次重力数据反演结果的密度模型所对应的电阻率模型作为大地电磁数据反演初始模型，并进行大地电磁数据的第一次反演；若r1＜r2，则使用均匀半空间电阻率模型作为大地电磁反演初始模型，使用第一次大地电磁反演结果的电阻率模型所对应的密度模型作为重力数据反演的初始模型，并进行重力数据的第一次反演。
步骤4)，反演步骤：进行重力数据和大地电磁的联合反演，按顺序分别进行重力数据和大地电磁数据的反演迭代计算，其中，从第二次反演迭代开始，利用最新的电阻率模型使用交叉梯度函数约束重力数据的反演，利用最新的密度模型使用交叉梯度函数约束大地电磁数据的反演。每进行一次重力数据、大地电磁数据的反演计算并更新密度和电阻率模型后，计算重力数据拟合差Grms和大地电磁数据拟合差MTrms，判断是否同时小于对应的数据拟合差阈值Gth和MTth，若成立，则退出循环，若不成立，则判断迭代次数n是否达到最大的迭代次数Nmax，若成立，则退出循环，若不成立，则继续进行重力数据、大地电磁数据的迭代计算。
表1-2给出了本发明与现有技术的结果对比：
表1r1＝8％，r2＝11％时本发明与现有技术对比
反演用时(h) 重力数据拟合差(％) 大地电磁数据拟合差(％)
本发明 20.2 1.5 2.4
现有技术 34.7 2.7 3.1
表2r1＝8％，r2＝26％时本发明与现有技术对比
反演用时(h) 重力数据拟合差(％) 大地电磁数据拟合差(％)
本发明 24.9 1.7 3.3
现有技术 不收敛 — —
由表中可以看到，本发明以数据质量为标准，选取联合反演迭代时的初始模型，相对于现有技术中统一给定均匀半空间模型相比，本发明具有如下有益效果：提高了联合反演的效率，减少了反演计算时间；避免了由于数据误差导致的迭代不收敛问题，提高了联合反演结果的精度。

Claims (5)

1.一种重力数据与大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1)，数据采集步骤：采集工作区所有预先选定的测量点的重力数据和大地电磁数据，其中，所述重力数据是指剩余重力数据，所述大地电磁数据是指电场数据和磁场数据；
步骤2)，数据筛选步骤：分别计算出所述重力数据和大地电磁数据中跳变数据的数据量占各自数据总量的百分比r1和r2，其中，所述跳变数据是指与相邻采集点的数据误差均超过误差阈值的采集点的数据；
步骤3)，初始模型确定步骤：采集工作区的岩石样本至少100个，分别测量样本的密度和电阻率，使用三次样条函数拟合二者之间的关系，由此得到岩石样本的密度模型与岩石样本的电阻率模型之间的对应关系；比较r1与r2，若r1≥r2，则使用均匀半空间密度模型作为重力数据反演初始模型，使用第一次重力数据反演结果的密度模型所对应的电阻率模型作为大地电磁数据反演初始模型，并进行大地电磁数据的第一次反演；若r1＜r2，则使用均匀半空间电阻率模型作为大地电磁反演初始模型，使用第一次大地电磁反演结果的电阻率模型所对应的密度模型作为重力数据反演的初始模型，并进行重力数据的第一次反演；
步骤4)，反演步骤：进行重力数据和大地电磁的联合反演，每进行一次重力数据、大地电磁数据的反演计算并更新密度和电阻率模型后，计算重力数据拟合差Grms和大地电磁数据拟合差MTrms，判断是否同时小于对应的数据拟合差阈值Gth和MTth，若成立，则退出循环，若不成立，则判断迭代次数n是否达到最大的迭代次数Nmax，若成立，则退出循环，若不成立，则继续进行重力数据、大地电磁数据的迭代计算；
所述步骤3)中的岩石样本的密度模型与岩石样本的电阻率模型之间的对应关系根据对所述工作区的岩石样本统计分析确定。
2.如权利要求1所述的重力数据与大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，所述步骤1)中的测量点个数为100-2500个，相邻测量点之间的距离为50-500米。
3.如权利要求1所述的重力数据与大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，所述步骤2)中的误差阈值为20％-40％。
4.如权利要求1所述的重力数据与大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，所述步骤4)的反演步骤具体为：按顺序分别进行重力数据和大地电磁数据的反演迭代计算，其中，从第二次反演迭代开始，利用最新的电阻率模型约束重力数据的反演，利用最新的密度模型约束大地电磁数据的反演。
5.如权利要求4所述的重力数据与大地电磁数据联合反演方法，其特征在于，所述约束为交叉梯度约束。
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