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重力和重力梯度数据联合聚焦反演方法被引量：44: 1; 作者秦朋波黄大年《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2203-2224,共22页; 重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,... 展开更多; 关键词重力和重力梯度数据正演重力和重力梯度联合反演有限内存BFGS拟牛顿法深度加权函数最小梯度支撑函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GPU并行的重力、重力梯度三维正演快速计算及反演策略被引量：51: 2; 作者陈召曦孟小红 +1 位作者郭良辉刘国峰《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期4069-4077,共9页; 利用NVIDIA CUDA编程平台,实现了基于GPU并行的重力、重力梯度三维快速正演计算方法.采用当前在重力数据约束反演或联合反演中流行的物性模型(密度大小不同、规则排列的长方体单元)作为地下剖分单元,对任意三维复杂模型体均可用很多物... 展开更多; 关键词 GPU CUDA 正演计算重力重力梯度加速比; 在线阅读下载PDF 职称材料

重力梯度张量解析信号的正演模拟被引量：4: 3; 作者王灿朱自强 +1 位作者鲁光银曹书锦《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2479-2497,共19页; 利用重力梯度张量具有高精度的特点以及解析信号在确定异常体位置上的优势,将解析信号应用于重力场中,研究重力梯度张量解析信号振幅及其一阶导数的极值位置空间变换规律,为重力场解析信号边缘和位置识别提供理论基础。对模型的正演试... 展开更多; 关键词重力梯度张量解析信号正演模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于重力正演理论的海底地形反演迭代算法: 4; 作者公维梁屠泽杰 +3 位作者孙月文邢赛赵福玺阳凡林《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期64-74,共11页; 重力数据反演海底地形的方法是获取全球海底地形数据的重要途径。针对传统地形反演算法需要间接引入经验参数的问题,本研究以不采用经验公式为原则,从空间域方法入手,结合重力正演公式,建立重力异常与地形之间的解析观测方程,采用最小... 展开更多; 关键词重力数据重力正演地形反演正则化参数边缘效应; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的重力异常与重力梯度异常联合反演被引量：29: 5; 作者张志厚廖晓龙 +7 位作者曹云勇侯振隆范祥泰徐正宣路润琪冯涛姚禹石泽玉《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1435-1452,共18页; 高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异... 展开更多; 关键词重力异常与重力梯度异常全卷积神经网络快速正演联合反演; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重力和重力梯度数据联合聚焦反演方法被引量：44: 1; 作者秦朋波黄大年; 机构吉林大学地球探测科学与技术学院; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2203-2224,共22页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2014AA06A613)资助; 文摘重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,本文提出了一种快速计算灵敏度矩阵的方法.因为联合反演对内存的要求增大,本文选择有限内存BFGS拟牛顿法求解反演问题.本文通过再加权的方法实现深度加权.文中利用单一分量的反演结果来预测异常体的埋深信息,随后将埋深信息结合到深度加权函数中,将其用于多分量组合反演计算.给出了模型试验,发现预测得到的异常体的埋深信息与其实际埋深存在偏差,但是将这一信息应用到反演计算,能够得到与真实模型一致的结果.之后,本文通过模型试验来探究重力和重力梯度联合反演的优势,发现将重力和重力梯度数据联合,能够识别出额外的噪声,反演得到的模型更加合理.但是,对于不同分量组合得到的反演结果是相近的,反演模型的提高很小.最后,将联合反演方法应用到美国路易斯安那州Vinton岩丘的实际数据中,结果显示,将重力和重力梯度数据联合反演,反演模型得到了提高,反演得到的结果与地质资料吻合.; 关键词重力和重力梯度数据正演重力和重力梯度联合反演有限内存BFGS拟牛顿法深度加权函数最小梯度支撑函数; Keywords Gravity and gravity gradient forward Integrated inversion of gravity and gravity gradient Limited-memory BFGS quasi Newton algorithm Depth weighting functional Minimum gradient support functional; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GPU并行的重力、重力梯度三维正演快速计算及反演策略被引量：51: 2; 作者陈召曦孟小红郭良辉刘国峰; 机构地质过程与矿产资源国家重点实验室地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室地球物理与信息技术学院; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期4069-4077,共9页; 基金国家深部探测技术与实验研究专项(SinoProbe-01-05和SinoProbe-03-04) 国家自然科学基金(41074095)资助; 文摘利用NVIDIA CUDA编程平台,实现了基于GPU并行的重力、重力梯度三维快速正演计算方法.采用当前在重力数据约束反演或联合反演中流行的物性模型(密度大小不同、规则排列的长方体单元)作为地下剖分单元,对任意三维复杂模型体均可用很多物性模型进行组合近似,利用解析方法计算出所有物性模型在计算点的异常值并累加求和,得到整个模型体在某一计算点引起的重力(或重力梯度)值.针对精细的复杂模型体产生的问题,采用GPU并行计算技术,主要包括线程有效索引与优化的并行归约技术进行高效计算.在显卡型号为NVIDIAQuadro 2000相对于单线程CPU程序,重力和重力梯度Uxx、Uxy正演计算可以分别达到60与50倍的加速.本文还讨论了GPU并行计算在两种反演方法中的策略,为快速三维反演技术提供了借鉴.; 关键词 GPU CUDA 正演计算重力重力梯度加速比; Keywords GPU CUDA Forward modeling Gravity Gravimetry data Speedup ratio; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重力梯度张量解析信号的正演模拟被引量：4: 3; 作者王灿朱自强鲁光银曹书锦; 机构中南大学地球科学与信息物理学院; 出处《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2479-2497,共19页; 基金国家自然科学基金资助项目(41174061); 文摘利用重力梯度张量具有高精度的特点以及解析信号在确定异常体位置上的优势,将解析信号应用于重力场中,研究重力梯度张量解析信号振幅及其一阶导数的极值位置空间变换规律,为重力场解析信号边缘和位置识别提供理论基础。对模型的正演试算结果表明:使用重力梯度张量的解析信号能准确地判断地下异常体源的位置情况,有效规避背景场的影响。; 关键词重力梯度张量解析信号正演模拟; Keywords gravity gradient tensor analytic signal forward simulation; 分类号 P631.1 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于重力正演理论的海底地形反演迭代算法: 4; 作者公维梁屠泽杰孙月文邢赛赵福玺阳凡林; 机构山东科技大学测绘与空间信息学院自然资源部海洋测绘重点实验室浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院); 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期64-74,共11页; 基金广东省促进经济高质量发展(海洋经济发展)海洋六大产业专项项目(GDNRC[2023]42) 山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2019TDJH103)。; 文摘重力数据反演海底地形的方法是获取全球海底地形数据的重要途径。针对传统地形反演算法需要间接引入经验参数的问题,本研究以不采用经验公式为原则,从空间域方法入手,结合重力正演公式,建立重力异常与地形之间的解析观测方程,采用最小二乘方法进行求解。为了得到观测方程最优解,建立牛顿迭代关系,引入正则化参数,增强方程组的收敛性。顾及边缘效应对正演的影响,采用双线性插值算法对原始重力异常数据进行加密处理和无约束网格扩充以削弱误差。在太平洋海域(155°E~156°E,16°N~17°N)构建了1′×1′分辨率的海底地形模型,并通过船测水深数据验证。相比于传统空间域算法——重力地质法,本研究方法的均方根误差降低了12.7%,验证了其可行性与准确性。; 关键词重力数据重力正演地形反演正则化参数边缘效应; Keywords gravity data gravity forward modeling topography inversion regularization parameter edge effect; 分类号 P229.1 [天文地球—大地测量学与测量工程] P714.7 [天文地球—海洋科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的重力异常与重力梯度异常联合反演被引量：29: 5; 作者张志厚廖晓龙曹云勇侯振隆范祥泰徐正宣路润琪冯涛姚禹石泽玉; 机构西南交通大学地球科学与环境工程学院西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室中铁二院成都地勘岩土工程有限责任公司东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室东北大学资源与土木工程学院; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1435-1452,共18页; 基金四川省科技厅科技计划项目(2020YFG0303,21YYJC3115,2019YFG0460,2019YFG0001) 中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目(CZ01-重点-05) 国家重点研发计划项目(2018YFC1505401)联合资助.; 文摘高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文深度学习反演算法的实现奠定了基础;其次对大量的不同密度模型进行正演计算获得样本数据集;然后设计了一种端到端的深度学习网络结构(GraInvNet),再利用样本数据对该网络结构进行训练;最后进行反演预测.组合模型试验表明,多维度数据联合反演相比单一分量反演其结果更“聚焦”,且与模型边界高度吻合,并且对于复杂模型的姿态与物性预测具有极为显著的优势,以及对于含噪声数据的反演,其质量也不会降低;Vinton岩丘实测重力数据也验证了文中方法的有效性;从而证明了深度学习在重力数据的高效高精度反演方面具有的巨大潜力.; 关键词重力异常与重力梯度异常全卷积神经网络快速正演联合反演; Keywords Gravity and gravity gradient anomaly Full convolutional neural network Fast forward Integrated inversion; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	重力和重力梯度数据联合聚焦反演方法	秦朋波黄大年	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2016	44	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于GPU并行的重力、重力梯度三维正演快速计算及反演策略	陈召曦孟小红郭良辉刘国峰	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2012	51	在线阅读下载PDF 职称材料
3	重力梯度张量解析信号的正演模拟	王灿朱自强鲁光银曹书锦	《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于重力正演理论的海底地形反演迭代算法	公维梁屠泽杰孙月文邢赛赵福玺阳凡林	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度学习的重力异常与重力梯度异常联合反演	张志厚廖晓龙曹云勇侯振隆范祥泰徐正宣路润琪冯涛姚禹石泽玉	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2021	29	在线阅读下载PDF 职称材料