基于粒子群算法的重力张量反演研究

• 作者: 孙中科 曹书锦 朱自强 鲁光银
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 重力张量 粒子群优化算法 反演
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 电磁法勘探
• 页码范围: 128-133
• 页数: 6页
• 分类号: P631.1
• 字数: 3535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2013.02.02

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,这里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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁光银	中南大学地球科学与信息物理工程学院	105	850	15.0	24.0
2	朱自强	中南大学地球科学与信息物理工程学院	164	1487	19.0	28.0
3	曹书锦	中南大学地球科学与信息物理工程学院	14	67	5.0	7.0
4	孙中科	中南大学地球科学与信息物理工程学院	1	4	1.0	1.0