简介：地下断层深度的估算是重力解释难题之一，我们试利用支持向量分类（SvC）法进行计算。使用正演和非线性反演技术，通过相关误错使检测地下断层深度成为可能。但必要有一个深度初始猜测值，而且这猜测值通常不是由重力资料得。本文我们介绍以SVC作为利用重力数据估算断层深度的一种手段。在这项研究中，我们假设一种地下断层深度可归为一种类型，SVC作为一个分类算法。为了有效地利用此SVC算法，我们基于一个正确的特征选择算法去选择正确的深度特征。本次研究中我们建立了一套基于不同深度地下断层的合成重力剖面训练集，用以训练用于计算实际的地下断层深度的SVC代码。然后用其它合成重力剖面训练集测试我们训练的SVC代码，同时也用实际资料验证了我们的训练SVC代码。

简介：基于曾新吾和MacBeth提出的时域内双源累积旋转方法,建立了频率相关介质中分析多分量VSP数据的横波分裂参数提取算法（DCTF）。该算法可以在频域中针对单个频率提取横波各向异性参数（快横波的极化方向以及快、慢横波间的时间差）,从而避免了目前常用方法中使用窄带通滤波可能带来的误差。通过对地震合成记录的数值分析,确定了该算法的可行性和正确性,并与目前常用方法的应用结果进行了比较。结果显示,频率相关横波分裂参数可以利用DCTF从地震四分量数据中直接提取。在地震频率范围内,含较大尺度裂缝时各向异性参数将表现出频率相关性,这意味着在地震频率范围会出现频散。随着频率的增加,各向异性有降低的趋势。

简介：位场边界检测在位场数据处理中占有重要的地位,大多数的检测方法都是基于位场的梯度计算,因此算法易受干扰、稳定性较低。本文基于数理统计理论,不需要进行位场梯度计算,提出了利用各方向均方差相关系数进行位场边界检测,并且对算法及其合理性进行了详细的阐述与分析。在模型试验中,分别做了单一模型、组合模型以及加入随机噪声的组合模型试验,验证了方法的可靠性,并进一步与其它边界识别方法作了比较。各方向均方差相关系数法的特点为:算法简单稳定,结果辨识度较高,能同时对不同埋深的地质体边界都有较好的检测效果,能较好地保留边界形态,对噪声敏感度较低。最后将方法应用于老挝万象附近某地实测布格重力异常的处理中,利用研究区遥感解译的构造格架作为佐证,说明了各方向均方差相关系数法在实际应用中的可行性,为进一步判读区内构造展布提供了依据。