CN110286416A - 一种基于物性函数的快速二维密度反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物性函数的快速二维密度反演方法，包括以下步骤：S1，野外实测采集重力数据；S2，依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次；S3，依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分；S4，建立相应的核函数矩阵；S5，对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度。本发明引入物性函数，减少了运算时的内存占用并提高了运算速度；在引入物性函数时对地下半空间密度模型的构建方式；反演速度提高；计算过程中占用更少的内存空间。

Description

一种基于物性函数的快速二维密度反演方法

技术领域

本发明涉及二维密度反演方法，具体涉及一种基于物性函数的快速二维密度反演方法。

背景技术

目前，我国矿产资源接替基地面临的主要找矿难题是：老矿山深部和各类隐伏区的探矿难度大，急需先进、高效的理论和技术方法指导深部找矿。我国大部分金属矿山位于地形条件相对较好的地区，探查和开采深度均停留在500米以上范围。

随着卫星、航空等勘探手段的综合应用，以及数据精度和勘探精度要求的不断提高，重磁勘探在深部探测方面的作用显著增强。但传统的密度反演方法运算量大、计算速度慢，难以满足当前大数据量下高精度深部反演的需求。

重力勘探以勘探目标与围岩间密度差异为物性基础，通过测量重力异常来研究地下空间地质构造特征。因其具有经济、勘探深度大及快速获得面积上信息等优点，在地球深部构造探测、区域地质构造单元划分、沉积盆地圈定、固体矿产及油气资源勘查等领域获得广泛应用。近年来，随着硬件设备的升级和计算机技术的快速发展，重力勘探装备精度与效率都有了很大提高，同时数据处理与解释方法也由传统的定性解释逐步向定量解释发展。

密度反演是根据观测的异常数据对地下地质体密度分布的定量计算，进而可以用来推测地质体的空间分布体积，另外还能够为地震解释和钻井工程在前期提供有利的密度分布信息，进一步提高地球物理解释的精度。

现有技术对于大数据量的高精度反演速度慢，并且对于计算机性能有较高的要求。

需要发明一种基于物性函数的快速二维密度反演方法，其能够快速的进行密度反演并得到高精度的解释结果。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于物性函数的快速二维密度反演方法。

本发明采用的技术方案是：一种基于物性函数的快速二维密度反演方法，包括以下步骤：

S1，野外实测采集重力数据；

S2，依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次；

S3，依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分；

S4，建立相应的核函数矩阵；

S5，对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度。

进一步地，所述步骤S1具体为：

野外实测采集重力数据，均匀采样后得到适当间距的重力异常数据()。

根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S2具体为：

依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次，物性函数表示为：

其中：为点处的密度；，均为物性函数参数。

根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S3具体为：

依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分成个块体单元，点的重力异常等效于各块体单元的物性函数的各项在该点处重力效应的总和。

根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S4具体为：

建立相应的核函数矩阵，其中：，其构建方法如下：

对于物性函数，依据图二所示剖分方式取个点对其进行拟合计算：

令：则各点密度可表示为：

其中：

令：

则各点的重力异常表示为：

其中：

其中，为万有引力常数；；；为第个异常数据的横坐标；；；距离单位均为。

更进一步地，所述步骤S5具体为：

对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度，并进行多次迭代反演，直至得到高精度的反演结果。

本发明的优点：

本发明引入物性函数，减少了运算时的内存占用并提高了运算速度；在引入物性函数时对地下半空间密度模型的构建方式；反演速度提高；计算过程中占用更少的内存空间。

本发明通过引入物性函数减少了所需反演的未知量个数，进而减少了反演过程中的数据量，相应的提高了反演的速度，并一定程度的降低了对计算机性能的要求。

本发明创造性的利用物性函数对改进了密度反演方法，极大地提高了反演的效率，在实际地区密度反演中得到了良好的应用。

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是本发明的反演流程图；

图2是本发明的地下空间离散化正演网格；

图3是本发明的拟合随迭代变化图；

图4是本发明的密度反演成果图；

图5是本发明的正演结果与原始重力异常对比图。

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。

参考图1至图5，如图1至图5所示，一种基于物性函数的快速二维密度反演方法，包括以下步骤：

S1，野外实测采集重力数据；

S2，依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次；

S3，依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分；

S4，建立相应的核函数矩阵；

S5，对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度。

进一步地，所述步骤S1具体为：

野外实测采集重力数据，均匀采样后得到适当间距的重力异常数据( )。

更进一步地，所述步骤S2具体为：

依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次（一般为取2），物性函数表示为：

其中：为点处的密度；，均为物性函数参数。

参考图2，如图2所示，，所述步骤S3具体为：

依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分成个块体单元，点的重力异常等效于各块体单元的物性函数的各项在该点处重力效应的总和。

所述步骤S4具体为：

建立相应的核函数矩阵，其中：，其构建方法如下：

对于物性函数，依据图二所示剖分方式取个点对其进行拟合计算：

令：则各点密度可表示为：

其中：

令：

则各点的重力异常表示为：

其中：

其中，为万有引力常数；；；为第个异常数据的横坐标；；；距离单位均为。

所述步骤S5具体为：

对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度，并进行多次迭代反演，直至得到高精度的反演结果。

本发明的具体实施方案：

1）采集某地区重力剖面数据，并对其进行均匀采样；

2）采用2阶物性函数对其进行拟合计算，并按照如图2所示方式建立物性函数模型空间；

3）代入数据，令构建核函数矩阵；

4）迭代计算并在拟合差足够小时停止迭代；

5）绘制反演所得密度空间分布图像（如图3所示）；

6）时，反演所得密度空间分布图像（如图4所示）。

下表为本发明与传统物性反演方法，在采用同等反演精度下（相同采样点距、相同成图精度、相同的截止条件），反演相同数据时采用同一的计算机的同一软件反演时的运行时间以及内存占用率对比表：

	运行时间	内存占用率
			本发明	37.9219s	25%
传统方法	990.2031s	31%

本发明引入物性函数，减少了运算时的内存占用并提高了运算速度；在引入物性函数时对地下半空间密度模型的构建方式；反演速度提高；计算过程中占用更少的内存空间。

本发明通过引入物性函数减少了所需反演的未知量个数，进而减少了反演过程中的数据量，相应的提高了反演的速度，并一定程度的降低了对计算机性能的要求。

本发明创造性的利用物性函数对改进了密度反演方法，极大地提高了反演的效率，在实际地区密度反演中得到了良好的应用。

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。

Claims (6)

1.一种基于物性函数的快速二维密度反演方法，其特征在于，包括以

下步骤：

S1，野外实测采集重力数据；

S2，依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次；

S3，依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分；

S4，建立相应的核函数矩阵；

S5，对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度。

2.根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S1具体为：

野外实测采集重力数据，均匀采样后得到适当间距的重力异常数据()。

3.根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S2具体为：

依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次，物性函数表示为：

其中：为点处的密度；，均为物性函数参数。

4.根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S3具体为：

依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分成个块体单元，点的重力异常等效于各块体单元的物性函数的各项在该点处重力效应的总和。

5.根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S4具体为：

建立相应的核函数矩阵，其中：，其构建方法如下：

对于物性函数，依据图二所示剖分方式取个点对其进行拟合计算：

令：则各点密度可表示为：

其中：

令：

则各点的重力异常表示为：

其中：

其中，为万有引力常数；；；为第个异常数据的横坐标；；；距离单位均为。

6.根据权利要求1所述的基于物性函数的快速二维密度反演方法，其

特征在于，所述步骤S5具体为：

对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度，并进行多次迭代反演，直至得到高精度的反演结果。