导读:本文包含了及磁源参数反演论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:磁异常,和局部波数,位置,构造指数
及磁源参数反演论文文献综述
马国庆,明彦伯,韩江涛,孟庆发,李丽丽[1]（2018）在《磁源体参数反演的快速局部波数法》一文中研究指出现有磁异常解释的局部波数法在计算地质体位置时大多是通过复杂的方程求解来完成,且需已知地质体构造指数信息,构造指数是描述地质体类型的参数,在实际数据解释中是难以确定的,因此现有方法计算结果的精度较低。本文提出磁异常解释的快速局部波数法,定义水平与垂直局部波数的平方和为和局部波数,利用和局部波数与其它局部波数的线性组合直接、快速地实现地质体位置参数和属性参数(构造指数)的计算,无需任何先验信息及方程求解运算。通过理论模型试验证明快速局部波数法能准确地完成磁异常的解释,且受背景异常和倾斜磁化干扰较小。将快速局部波数法应用于实际磁数据的解释,获得了地质体的位置和构造指数。(本文来源于《Applied Geophysics》期刊2018年02期）
王琪,杨仲坤,余皓明,赵宇鑫,肖晶丹[2]（2017）在《基于蚁群算法的危化学品泄漏源参数反演方法》一文中研究指出研究了危险化学品泄漏源参数反演问题,采用蚁群算法对泄漏源释放速率、泄漏源高度、泄漏源位置、风速、风向等参数进行反算,选择高斯烟羽模型作为泄漏源扩散模型,针对不同条件下反演结果的精度及效率进行了对比分析。(本文来源于《科学技术创新》期刊2017年29期）
王彦国[3]（2017）在《基于多阶解析信号的磁源参数快速自动反演》一文中研究指出1.引言磁法勘探是一种应用最早、快捷方便的地球物理方法,而数据处理在磁资料解释中占据着重要地位。随着勘探深度和数据采集量的增加,自动化快速反演越来越受关注与重视。其中,解析信号作为是一种用于估计磁源深度和构造指数的常用方法,一直备受人们关注,尤其二维解析信号不受磁化角度影响,使其更适用于强剩磁源的反演。2003年,Salem和Ravat在解析信号和欧拉方程基础上提出了AN-EUL法;2004年Salem等人给出了二维磁源磁异常解析信号的通用表达形式;2005年Salem提(本文来源于《2017中国地球科学联合学术年会论文集（二十一）——专题44：深部资源探测技术与矿集区立体探测》期刊2017-10-15）
饶椿锋,于鹏,胡书凡,陈诚[4]（2017）在《基于加权模型参数的归一化磁源强度叁维反演》一文中研究指出强剩磁的存在使磁化方向与地磁场方向偏差很大,进而对常规的磁异常反演和解释产生很大的影响。归一化磁源强度(normalized source strength,NSS)是一种弱敏感于磁化方向的转换量,它与场源的中心对应性比同类型的转换量要好。基于模型参数加权,采用共轭梯度的反演算法,使所有反演网格单元的综合灵敏度一致,以消除NSS核函数随距离的四次方衰减的影响。将这种改进的正则化共轭梯度算法应用于剩磁条件下的NSS反演。在研究区内存在剩磁情况下,与直接反演磁异常相比,NSS反演提供了更为可靠和稳定的解;与常规正则化反演方法相比,这种模型参数加权的方式能更好地降低NSS反演中核函数随距离的四次方衰减对反演结果的影响,且其反演结果能更好地刻画场源体的几何形态与物性分布。模型和实测数据测试结果证明了该剩磁条件下的反演方法的有效性和适用性。(本文来源于《石油物探》期刊2017年04期）
郑秋月[5]（2016）在《区域重力场变化的场源参数反演方法及在川滇地区的应用》一文中研究指出区域重力场变化的场源特征研究是了解地下物质结构与构造运动的基础,是研究地球动力学过程的重要手段,是研究地震孕育与发震机理的关键技术。本文应用区域重力场变化数据,通过反演技术来获取场源特征参数。在现有的重力位场理论模型基础上,选择了欧拉反褶积(Euler deconvolution)方法实现对区域重力场变化数据的反演。首先,本文总结了国内外近几十年欧拉反褶积方法进行的一系列改进措施,分析了欧拉反褶积方法处理的两个关键问题,即构造指数和滑动窗口的选取问题,并讨论了如何解决欧拉解的发散性和稳定性等问题。其次,采用直立圆柱体模型和直六面体模型模拟了重力异常及重力导数异常,发现在异常体边缘重力导数具有比重力本身更高的灵敏度和分辨率,能更好的识别多个异常体。运用常规欧拉反褶积方法、重力垂直导数的欧拉方法、重力水平度的欧拉方法以及解析信号的欧拉方法对单个异常源和组合异常源模型进行模拟,开展对重力变化场源特征的定性和定量研究,能有效地圈定异常源的边界位置并定位深度位置,通过反演获得最佳构造指数和反演参数,在此基础上,用水平梯度滤波方法进行处理获取了较为收敛的欧拉解。最后,对川滇交界地区2012年到2014年连续6期的实测流动重力数据进行处理分析了其空间分布规律,并在模型优选的基础上,尝试将叁维欧拉反褶积方法用于川滇交界地区实测流动重力信号的场源位置反演,结合2014年8月3号鲁甸Ms6.5地震的场源分布情况,发现欧拉方法反演的异常源与实际鲁甸地震的发震位置相吻合,都集中在昭通断裂带附近,且深度上也相符合,反演深度主要集中在20±10km。本文研究表明：欧拉反褶积方法能对流动重力信号进行反演和解释,探测地壳内部可能的物质迁移,圈定场源的边界位置和深度位置,为流动重力获得的区域重力场变化信号的反演和解释提供了思路和方法。但欧拉反褶积方法也有其局限性,比如解的稳定性和发散性问题,仍是今后欧拉反褶积方法研究重点和改进的主要方向,这对解决欧拉反褶积方法在重磁位场资料的反演和解释和应中具有重要意义。本文研究内容有助于开展以场求源的地球物理数据解释,能为研究地震孕育过程的介质变化与构造运动等问题提供技术参考。(本文来源于《中国地震局地球物理研究所》期刊2016-06-01）
郭灿灿,薛典军,王林飞[6]（2015）在《局部波数反演磁源参数的改进算法及应用》一文中研究指出利用局部波数确定磁源体的深度及类型是一种非常有效且实用的方法.本文基于水平方向波数k_x和垂向波数k_x的理论公式,推导出2种求取场源参数的方法.这2种方法均是要首先确定波数k_s的极大值点及其对应的水平坐标,然后利用k_s异常及向上延拓不同高度的k_s异常与该极大值作相应的计算反演场源深度及构造指数.模型试验证明了本文方法可以准确的计算出地质体的埋深及构造指数,与理论值偏差较小,在理论模型异常上加入一定幅值的干扰噪声,依然可以得到较为准确的反演结果.将其应用于一段实测岩脉数据,其结果与实际资料吻合.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2015年01期）
周宣赤[7]（2014）在《基于爆炸现场痕迹反演爆源参数方法及应用》一文中研究指出爆源参数反演在爆炸现场痕迹分析中是重点关注的问题。为了从爆炸现场痕迹数据中获得爆源参数信息（爆源药量、爆源埋深/悬空高度），本文以爆炸产生的痕迹数据为基础，采用数据驱动的前沿技术（广义神经网络GRNN、粒子群PSO、支持向量机SVM、以及非线性非稳态信号分析算法HHT/EMD）建立了基于爆炸现场痕迹反演爆源参数的方法。最终将这些方法应用于爆源参数反演系统软件中，并得到初步应用。本文主要研究内容和主要成果如下：一、基于非线性回归的数学理论，将广义神经网络引入到对土介质炸坑痕迹反演爆源参数的模型构建中：以炸坑直径与深度、土壤类型作为GRNN的输入层，爆源药量与埋深作为GRNN的输出层，进行模型训练与构建，并进行了实验验证。与传统经验公式反演出的结果进行了比较，粘土、沙土、沙粘混合土壤介质中的炸坑痕迹反演爆源药量和爆源埋深的精度有明显提高：基于GRNN的炸坑痕迹反演得到的药量及埋深相对误差在30%以内；建立的算法对药量及埋深的反演误差平均值分别为：15.41%，16.93%，与传统经验公式相比精度均有明显提升。二、建立了分维数值与爆炸地震波幅值衰减指数的关系，并针对近年来对爆炸地震波振动信号进行能量和频谱特征分析常用的数据处理方法EMD/HHT进行了改进。通过PSO-SVM组合模型的应用与优化，有效地解决端点效应，提高信号分解的准确度和可信度；并利用改进的EMD/HHT方法找到了爆炸地震波信号的局部时间尺度本征信息，反演了微差爆破中的微差延期时间。同时，基于GRNN建立了根据爆炸震动参数反演爆源参数的方法，确定了爆源药量与震动峰值速度、爆心距的隐式非线性关系，并将反演结果与实测结果进行对比分析，反演药量的误差平均值由萨道夫斯基经验公式的51.57%提高到了13.32%。叁、构建了基于爆炸现场的玻璃痕迹反演爆源参数的方法。根据建筑常用的平板玻璃的几何特征量（玻璃长、宽、厚度）和爆心距，利用神经网络建立爆源药量反演算法，并进行了实验验证，结果表明爆源药量反演误差平均值从萨道夫斯基经验公式的51.15%提高到了19.3%。同时，对反演中玻璃破坏的临界压力数据库表，利用PSO-SVM的数据延拓方法对小厚度尺寸玻璃所能承受临界超压值进行了补充，为后期玻璃破坏临界超压数据库的使用提供了数据保障。四、基于单类痕迹反演，开展了基于爆炸现场多类痕迹系统地反演爆源参数的探索研究，初步建立了综合爆炸现场叁类主要痕迹因素（炸坑痕迹、玻璃痕迹、爆炸震动记录）反演爆源参数的方法，包括：炸坑—玻璃综合反演爆源参数、炸坑—爆炸震动综合反演爆源参数和炸坑—玻璃—爆炸震动综合反演爆源参数的方法。分别将叁因素反演效果与各自单因素反演结果进行对比，结果表明，综合叁因素反演精度高于单因素反演。五、本文将上述叁种单因素反演方法以及叁种多因素反演方法应用到软件“爆源参数反演系统”的核心模块“爆源特征反演分析”中。该软件是当前和未来爆炸案件侦破的重要手段，为调查人员及相关专家等提供了爆炸现场分析支持工具。本文研究工作的主要学术贡献在于将数据驱动理念与技术引入到由爆炸现场的各类痕迹数据获取爆源参数信息的过程中，提出了多种爆源参数反演方法，并经检验与验证比传统方法具有更高的精度，对于爆炸现场分析具有实用意义，将为爆炸案件的分析与侦破工作提供技术支持。(本文来源于《北京理工大学》期刊2014-06-01）
郑鑫,陶夏新,王福彤[8]（2010）在《轮轨撞击振源参数的虚拟反演》一文中研究指出为了论证利用台阵观测反演城市轨道交通中由轮轨撞击产生的振源参数的可行性,采用了虚拟反演的方法,首先预设车轮与轨道接头撞击振源参数,利用已有精确解计算得到了当列车以一定速度通过弹性半空间表面时,在振源附近布设的一密集台阵测得的竖向振动位移时程曲线,并对该位移时程曲线进行谱分析.利用功率谱作为目标函数,采用微遗传算法,反演得到了脉冲振源的强度及列车运行速度.计算结果表明,利用两个点的功率谱作目标进行振源参数反演的结果误差较小.遗传算法在振源特性研究领域的应用是可靠的,为进一步采用遗传算法反演随机振源函数的研究提供了理论支持.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2010年08期）
胡亚轩,郝明,王雄,王庆良,崔笃信[9]（2009）在《L曲线法在反演火山区压力源参数中的应用》一文中研究指出利用形变资料反演火山区压力源参数时,Mogi模型线性化后的系数矩阵由于条件数较大,法矩阵求逆出现不稳定。对长白山火山区压力源参数的反演应用证明,利用L曲线法确定岭参数,可以方便快捷地解决矩阵奇异时求解的困难。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2009年02期）
姜友谊,巨小文,胡亚轩,王雄[10]（2008）在《借助Matlab遗传算法反演火山区压力源参数》一文中研究指出首先分析了Mogi模型的经典最小二乘反演由于出现矩阵奇异或接近奇异而发散的局限性,决定采用具有全局高效搜索性和优化计算时不需要求导的遗传算法来反演火山区压力源参数。反演程序调用Matlab7.0 Release14工具箱中的选择、交叉和变异等相关程序。最后应用该程序和长白山天池火山区水准和GPS观测资料联合反演火山区压力源参数,经过比较遗传算法和阻尼最小二乘方法的反演结果,可看出2种方法结果近似,可见此方法方便快捷地实现了目标函数的最小化。(本文来源于《西安科技大学学报》期刊2008年01期）
及磁源参数反演论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了危险化学品泄漏源参数反演问题,采用蚁群算法对泄漏源释放速率、泄漏源高度、泄漏源位置、风速、风向等参数进行反算,选择高斯烟羽模型作为泄漏源扩散模型,针对不同条件下反演结果的精度及效率进行了对比分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
及磁源参数反演论文参考文献
[1].马国庆,明彦伯,韩江涛,孟庆发,李丽丽.磁源体参数反演的快速局部波数法[J].AppliedGeophysics.2018
[2].王琪,杨仲坤,余皓明,赵宇鑫,肖晶丹.基于蚁群算法的危化学品泄漏源参数反演方法[J].科学技术创新.2017
[3].王彦国.基于多阶解析信号的磁源参数快速自动反演[C].2017中国地球科学联合学术年会论文集（二十一）——专题44：深部资源探测技术与矿集区立体探测.2017
[4].饶椿锋,于鹏,胡书凡,陈诚.基于加权模型参数的归一化磁源强度叁维反演[J].石油物探.2017
[5].郑秋月.区域重力场变化的场源参数反演方法及在川滇地区的应用[D].中国地震局地球物理研究所.2016
[6].郭灿灿,薛典军,王林飞.局部波数反演磁源参数的改进算法及应用[J].地球物理学进展.2015
[7].周宣赤.基于爆炸现场痕迹反演爆源参数方法及应用[D].北京理工大学.2014
[8].郑鑫,陶夏新,王福彤.轮轨撞击振源参数的虚拟反演[J].哈尔滨工业大学学报.2010
[9].胡亚轩,郝明,王雄,王庆良,崔笃信.L曲线法在反演火山区压力源参数中的应用[J].大地测量与地球动力学.2009
[10].姜友谊,巨小文,胡亚轩,王雄.借助Matlab遗传算法反演火山区压力源参数[J].西安科技大学学报.2008