基于FFT的重力正反演方法及其在漠河盆地油气远景预测中的应用

基于快速傅里叶方法原理改进了Parker和Oldenburg提出的重力数据二维及三维的正反演方法,通过对一组模型使用改进前及之后的两种方法进行验算,结果表明该方法在三维重力异常正演计算及三维深度反演计算中均取得了较好的效果。将该方法应用于漠河盆地的基底深度反演中,并综合前人论文资料及先验信息,将漠河盆地划分为四个构造单元。并通过详细分析,预测了漠河盆地的油气远景区。     

位场数据去噪方法研究及其在虎林盆地中的应用

在详细讨论经典位场数据去噪方法的基础上,深入研究小波分析方法的去噪原理及其在位场数据去噪中的应用。首先构建二维矩形重力高密度体模型,并将三点圆滑法、向上延拓法、全局阈值小波分析方法及局部阈值小波分析方法应用到二维模型重力异常的杂噪数据中。模型试算结果表明,与其它三种方法相比,具有灵活的阈值选择机制的局部阈值小波分析方法能够在较好地保留有效信息的同时,较彻底地去噪;其次将三点圆滑法、向上延拓法及局部阈值小波分析法应用到虎林盆地两条剖面测线数据处理中,并详细地分析了处理结果;最后应用局部阈值小波分析方法对虎林盆地平面实测数据进行去噪处理并解释,将虎林盆地划分为8个二级构造单元。     

卡尔曼滤波在位场分离中的应用

区域场与局部场的分离是区域重力场数据处理的一个重要方面。目前,在分离区域场与局部场中的"维纳滤波",是维纳滤波器在信号与干扰不相关条件下的一个特例。而所谓分离区域场与局部场的"匹配滤波",是维纳滤波器在信号与干扰同相位条件下的一个特例。关于卡尔曼滤波在应用地球物理领域的应用,目前还只限于地震数据处理中。研究了卡尔曼滤波在位场资料数据处理中的应用。在波数域中提出用卡尔曼滤波的方法进行位场分离。结果表明,效果较好,适应性较强,不受有用信息与干扰信息的相关性及相位是否相同的影响。