重磁数据稳定向下延拓的水平导数迭代法

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向下延拓是重磁数据处理的常用手段,能有效地区分叠加异常、增强浅部异常,但现有向下延拓算法的计算大多是不稳定的,且易受噪声的干扰,往往造成异常形态的畸变.提出一种基于水平导数和向上延拓联合迭代的向下延拓算法,由于向上延拓和水平导数的计算是稳定的,因此该向下延拓方法可有效地增强结果的准确性和稳定性.理论模型试验表明该方法的向下延拓结果比Fourier变换计算结果更加稳定、准确,且受噪音干扰小.将该方法应用于实际数据的处理,结果显示该方法能稳定和准确地完成异常的向下延拓任务,且有效地增强了浅部局部异常. Downward extension is a commonly used means of CGM data processing, which can effectively distinguish superposition anomalies and enhance superficial anomalies. However, the calculation of the existing downward continuation algorithms is mostly unstable and susceptible to noise, which often results in Abnormal morphological distortion. A downward continuation algorithm based on the combination of horizontal derivative and upward extension is proposed. Since the upward continuation and the horizontal derivative are stable, the downward continuation method can effectively enhance the result Accuracy and stability.The theoretical model tests show that the method of the downward continuation is more stable and accurate than the Fourier transform and less noise interference.This method is applied to the actual data processing and the results show that the method can be stable And to accurately complete the task of the downward extension of the anomaly, and effectively enhance the shallow local anomalies.
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