【摘 要】
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小波多尺度分析方法在位场数据处理领域得到了广泛关注.目前,人们对利用该方法分离位场数据所得到的小波细节横向边缘信息认知不够深入,有必要做进一步探究.本文首先采用小波多尺度位场分离方法分离出区域和局部重力异常,然后利用haar小波变换HVD模法对局部异常信息进行多尺度分析,将所得到的小波细节信息进行水平、垂直和对角线方向分解,探测出局部异常体的横向边缘特征,并利用频谱分析方法估测出场源深度.最后,通
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小波多尺度分析方法在位场数据处理领域得到了广泛关注.目前,人们对利用该方法分离位场数据所得到的小波细节横向边缘信息认知不够深入,有必要做进一步探究.本文首先采用小波多尺度位场分离方法分离出区域和局部重力异常,然后利用haar小波变换HVD模法对局部异常信息进行多尺度分析,将所得到的小波细节信息进行水平、垂直和对角线方向分解,探测出局部异常体的横向边缘特征,并利用频谱分析方法估测出场源深度.最后,通过理论模型和南非Witwatersrand Basin航空实测重力数据进行分析,表明小波多尺度分析方法不
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现代海底热液系统广泛分布于全球大洋中脊、海山、弧后盆地等地.根据基岩环境的不同,海底热液系统主要分为玄武岩型热液系统和超基性岩型热液系统两种,这两种不同类型的热液系统呈现出不同的磁异常特征.玄武岩型热液区主要呈现低磁异常特征,超基性岩型热液区则呈现高磁异常.这些热液区所呈现的磁场异常主要都来源于热液流体对基底岩石的蚀变作用.热液过程既可以破坏玄武岩中的磁性矿物,也可以与超基性岩作用产生磁性矿物.然
在分析研究约束变密度界面反演基础理论及其方法应用的基础上,本文以我国渤海深部结构为研究对象,利用变密度反演法,对渤海海域主要坳陷进行沉积厚度的反演及其与断层等的综合解释工作,而后对地壳与地幔之间存在的重要分界面-莫霍面,基于已有的对莫霍面信息有较为系统、整体性反应的研究区重力数据,对其进行变密度反演计算,获得了研究区莫霍面的深度分布情况.通过与已知的地质地球物理资料,主要地震OBS测深等前人研究成
中强地震(M 5.5～7)数量多,复发周期短,空间分布广,有时会造成严重的灾害,因此快速准确地测定中强地震的震源参数是防震减灾研究的重要内容之一.基于点源近似的矩张量解是常用的震源描述方式,然而,在此理论框架下,断层面与辅助面是等效的、无法区分.引入破裂方向性(Rupture directivity),可以描述地震的破裂过程有限性(包括破裂面、破裂方向、破裂长度、破裂速度等),区分发震断层面.确定
震源逆时定位采用不同的成像条件可以实现自动定位,而不同成像条件的特性与应用条件是该技术值得研究的问题.本文结合波场的逆时延拓特征与成像条件的物理含义,明确了波场的逆时延拓特征是构建成像条件的基础,指出最大振幅成像条件可以同时确定震源位置与激发时间,而相关型成像条件的定位精度要高于最大振幅成像条件且有可能突破绕射极限的控制,其中多维互相关成像条件适用于稀疏检波器分布的情况.针对自相关定位剖面中浅部强
随着SAR遥感应用越来越广,数据源的可选性越来越多,如何选取合适SAR数据源至关重要.本文分析了SAR影像回波强度影响因素,在此基础上从卫星拍摄飞行方向、入射角、波长、极化类型、产品类型等参数选择方面进行论述,从而得到SAR卫星数据用于高山峡谷区地质灾害形变监测时的参数选择方案,最终达到保证数据源质量,保障监测效果的目的.本文研究内容对采用SAR遥感数据源进行地质灾害的早期识别与动态监测选用合适数
本文基于最新实测的冀西北地区高精度航空磁测数据,利用化极、解析延拓、垂向导数、水平梯度模及欧拉反褶积场源深度计算等方法,重点分析了土城子航磁异常特征及其地质成因,并结合地面查证资料研究了航磁异常与成矿之间的关系.结果表明:土城子航磁异常强度较高、规模较大,应为隐伏磁铁矿引起的矿致异常.地面磁测异常、激电异常及主成矿元素异常与航磁异常均具有内在的联系和可比性,岩(矿)体具有"强磁、低阻、高极化"的特
近年来,地震勘探逐渐面向深层、复杂构造和岩性油气藏,与此同时,对地震资料处理也提出了更高的标准和要求.保幅降噪是地震资料处理中的重要环节.叠前地震资料的品质直接影响后续反演结果的精度,但道编辑后的实际数据除信噪比较低之外还存在缺道等现象,常规的保幅去噪方法无法同时进行道插值.本文基于贝叶斯反演框架提出了一种能够同时进行道插值的叠前地震资料保幅去噪方法.该方法充分考虑了现有方法的局限性,利用插值算子
浅部采空区探测一般采用高密度电法,但该方法的探测结果一般都是剖面形式.在圈定的大范围采空区内,高密度法也只能确定测点周边电阻或某一条剖面的电阻分布情况,并不能很好的利用其他周边测线的结果和采集到的地质标本以及其他地质信息.地质信息也只是作为反演结果的判定条件,不参与计算过程,同时以往采集的大量的二维高密度数据也需要得到进一步开发计算.因此,对地质信息进行赋值,通过标准偏差确定赋值的合理性,最后对联
重力固体潮信号包括能量相对强的日波、半日波分量,和能量相对弱的长周期波分量.为了在能量差异大的谐波分量中,有效提取地震场景下的异常信息,本文根据重力固体潮信号的产生机理,提出了一种重力固体潮信号正交分解模型,将强弱不同的潮汐谐波分量,分解到不同的正交方向.同时利用一种新型智能优化算法,改进独立成分分析方法,有效分离出重力固体潮信号中对应于不同正交方向的独立成分.对独立成分分量的谱相关分析,可以揭示