基于粒子群算法的重力张量反演研究

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• 责任者：孙中科^c中南大学^d1986^e硕士 ; 朱自强 ; 鲁光银 ; 曹书锦
• 刊名：物探化探计算技术
• 出版年：2013
• 卷期：35^b2总148
• 关键词：重力勘探20^a数据处理 ; 反演问题30^a重力张量 ; 粒子群优化算法
• 页码：128～133
• 索书号：P630.6/363-14
• 图表：^c参25插图
• 分类号：2100
• 文摘期号：2013/09

摘要

重力梯度张量的定义是对重力位求二阶导数，相比于传统的布格重力异常，它在反映地下密度异常分布上有着更高的灵敏度，且能够进一步准确直接地反映目标体的边界。但对单个张量分量作反演时，可能会丢失一部份有用的信息，从而造成反演结果的误差。而全张量反演是将重力的五个梯度张量联合起来进行反演，这样做可以综合更丰富的场源信息。相比于传统做法中的布格重力异常反演和单重力张量分量反演，得到的反演结果不仅有了更高的分辨率，在识别目标体特征上也有更好的效果。粒子群算法是一种基于群体智能的优化迭代算法，该文利用粒子群算法对重力张量单分量、布格重力异常和全张量分别进行反演，并对结果进行简要分析。