基于谱矩分析的边界识别方法研究

基于谱矩分析的边界识别方法研究

论文摘要

位场边界识别对地质构造和异常体的解释具有重要的意义,它可以帮助我们指出地下断层,岩体的边缘和其它构造单元的边界位置。因为矿产资源和地质构造的密度往往与围岩显著不同,所以重力勘探在探查矿产资源和地质构造边界时具有广泛的应用。历经几十年的发展,重力勘探已成为一种非常重要的地球物理勘探方法。然而,由于自然界的地质环境十分复杂,在野外数据的采集过程中也会受到各种各样因素的干扰和影响。因此,如何能够更为准确地判定不同地质异常体,地质构造的边界,位置和规模是我们在地球物理工作中一直需要优化改进的问题。本文将工程学中较为成熟的表面形貌识别方法引入位场边界识别中,利用位场表面不同阶次的谱矩及其统计不变量来表征重力异常中的不同异常参量。在本文中,通过模型试验来模拟不同地质异常在位场表面上的表达,对常见边界识别方法的识别结果(总水平导数法,解析信号法,倾斜角法,正则倾斜角法等)和位场表面谱矩分析法的识别结果进行对比分析。得出位场表面谱矩分析方法对地质异常体边界中小异常更为敏感,对深浅异常更为平衡,识别边界效果更为精细的特点。应用控制变量法讨论了滑动窗口的大小对异常边界刻画细致程度及对噪声压制效果的区别,为实际数据处理和分析提供了理论基础。本文对丰镇-官屯堡地区1:5万的重力测量数据进行了位场分离与边界识别,提取了测区不同深度的剩余重力异常。通过数据处理对该测区重力异常特征与线性异常构造边界特征有了初步的认识。结合丰镇地区地质综合资料与多种常见边界识别方法对该地重力异常边界的处理识别结果,对该测区断裂及构造边界进行了初步的推断和勾画,共勾画出31条断裂与2处岩体边界,并结合当地地质信息,对31条断裂中的10条进行了详细的地质解释。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 论文选题背景、目的及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 重力异常边界识别方法研究历史及现状
  •     1.2.2 表面形貌识别方法研究历史及现状
  •   1.3 主要研究内容及成果
  •     1.3.1 主要研究内容
  •     1.3.2 主要研究成果
  • 第2章 表面谱矩分析方法
  •   2.1 基本概念
  •     2.1.1 轮廓与表面
  •     2.1.2 用轮廓来表示表面
  •     2.1.3 表面和轮廓的功率谱
  •   2.2 轮廓谱矩与表面谱矩
  •     2.2.1 轮廓谱矩
  •     2.2.2 表面谱矩
  •     2.2.3 表面谱矩与轮廓谱矩间的关系
  •     2.2.4 表面谱矩与统计不变量
  •   2.3 基于表面谱矩的位场线性异常边界分析方法
  •     2.3.1 位场中轮廓及表面谱矩的数学表达
  •     2.3.2 表面谱矩在空间域中的离散表达
  •     2.3.3 位场上线性异常边界的数学描述
  •   2.4 本章总结
  • 第3章 模型试验与特征分析
  •   3.1 常用边界识别方法
  •   3.2 边界识别方法结果对比
  •     3.2.1 模型一:单一长方体模型
  •     3.2.2 模型二:复合分离模型
  •     3.2.3 模型三:复合叠加模型
  •     3.2.4 模型四:深浅异常叠加模型
  •     3.2.5 模型五:二维倾斜台阶模型
  •   3.3 噪音对各边界识别方法的影响
  •   3.4 窗口大小对表面谱矩分析结果的影响
  •   3.5 本章小结
  • 第4章 丰镇地区重力异常数据处理及解释
  •   4.1 区域地质概况
  •   4.2 重力异常数据处理
  •   4.3 局部重力异常边界识别
  •   4.4 研究区断裂构造划分及解释
  •   4.5 本章小结
  • 第5章 结论与建议
  •   5.1 结论
  •   5.2 建议
  • 致谢
  • 参考文献
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 吴玮丹

    导师: 姚长利,薛典军

    关键词: 边界识别,谱矩分析,重力异常场,丰镇地区

    来源: 中国地质大学(北京)

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

    单位: 中国地质大学(北京)

    分类号: P631.1

    DOI: 10.27493/d.cnki.gzdzy.2019.000762

    总页数: 70

    文件大小: 41014K

    下载量: 39

    相关论文文献

    • [1].基于磁力梯度全张量特征值的均衡边界识别方法[J]. 石油地球物理勘探 2020(02)
    • [2].边界识别技术在内蒙金巴山铜矿区断裂划分中的应用[J]. 物探化探计算技术 2020(02)
    • [3].严重精神障碍社区康复外展服务攻略(十) 场景服务的边界识别与技巧[J]. 中国社会工作 2020(21)
    • [4].重磁(梯度)张量数据边界识别方法研究[J]. 物探化探计算技术 2017(06)
    • [5].小波结合幂次变换方法在边界识别中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版) 2018(02)
    • [6].图像处理在城乡河网河道边界识别中的应用[J]. 数码世界 2017(08)
    • [7].重磁资料异常分离与构造边界识别方法的应用分析[J]. 中小企业管理与科技(下旬刊) 2016(02)
    • [8].维吾尔语句子边界识别算法的设计与实现[J]. 新疆大学学报(自然科学版) 2008(03)
    • [9].基于水平方向解析信号的均衡重力位场边界识别方法[J]. 地球物理学报 2019(10)
    • [10].基于机器视觉的道路边界识别算法研究[J]. 广东技术师范大学学报 2020(03)
    • [11].重磁异常源边界识别新方法对比及应用研究[J]. 地球物理学进展 2017(06)
    • [12].以规则为主的英语句子边界识别方法的C#实现[J]. 科技信息 2014(14)
    • [13].磁张量数据的边界识别和解释方法[J]. 石油地球物理勘探 2012(05)
    • [14].基于边界识别与组合的裁判文书证据抽取方法研究[J]. 中文信息学报 2020(03)
    • [15].改进的磁源体边界识别方法[J]. 装甲兵工程学院学报 2017(05)
    • [16].基于3D激光雷达点云的道路边界识别算法[J]. 广西大学学报(自然科学版) 2017(03)
    • [17].现代藏语助动词结尾句子边界识别方法[J]. 中文信息学报 2013(01)
    • [18].基于邻域扩展量化法的城市边界识别[J]. 地理科学进展 2015(10)
    • [19].基于统计的介词短语边界识别研究[J]. 河南大学学报(自然科学版) 2011(06)
    • [20].空间归一化边界识别方法用于判断地质体的水平位置及深度(英文)[J]. Applied Geophysics 2014(02)
    • [21].移动机器人的边界识别和遍历矫正[J]. 微型机与应用 2014(03)
    • [22].统计与规则相结合的维吾尔语句子边界识别[J]. 计算机工程与应用 2010(14)
    • [23].基于重力梯度结构张量特征值斜导数边界识别方法及其在南海的应用[J]. 地球物理学报 2018(06)
    • [24].最大熵和规则相结合的藏文句子边界识别方法[J]. 中文信息学报 2011(04)
    • [25].基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别[J]. 地理研究 2020(06)
    • [26].藏语句子边界识别方法[J]. 西藏大学学报(自然科学版) 2012(02)
    • [27].基于模型的圆形边界识别方法[J]. 北京理工大学学报 2008(09)
    • [28].UBII:一种协同经济、社会与人类活动的城市边界识别指数[J]. 测绘与空间地理信息 2019(02)
    • [29].边界识别技术及其在虎林盆地中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版) 2012(S3)
    • [30].方向总水平导数法的改进和边界识别中的应用[J]. 东北大学学报(自然科学版) 2019(01)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于谱矩分析的边界识别方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢