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        位場各階垂向?qū)?shù)ISVD算法及其在Matlab中的實現(xiàn)

        2013-10-27 08:33:30西安石油大學地球科學與工程學院陜西西安710065
        長江大學學報(自科版) 2013年10期
        關鍵詞:傅里葉二階噪音

        韓 利 (西安石油大學地球科學與工程學院,陜西 西安 710065)

        段瑞鋒 (陜西省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局物化探隊,陜西 西安 710043)

        白 茹 (中冶陜壓重工設備有限公司,陜西 富平 711711)

        位場各階垂向?qū)?shù)ISVD算法及其在Matlab中的實現(xiàn)

        韓 利 (西安石油大學地球科學與工程學院,陜西 西安 710065)

        段瑞鋒 (陜西省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局物化探隊,陜西 西安 710043)

        白 茹 (中冶陜壓重工設備有限公司,陜西 富平 711711)

        垂向?qū)?shù)在場分離及其確定場源體邊界等方面有重要作用。介紹了計算位場各階垂向?qū)?shù)的ISVD算法,并將其在Matlab中實現(xiàn),給出了計算位場各階垂向?qū)?shù)ISVD算法的部分Matlab源代碼。研究表明,利用Matlab可以方便快速地實現(xiàn)ISVD算法并較為準確地獲得位場各階垂向?qū)?shù)。同時,與在頻率域和空間域計算相比,ISVD算法計算的位場各階垂向?qū)?shù)特別是高階垂向?qū)?shù),具有較好的穩(wěn)定性。

        位場;各階垂向?qū)?shù);ISVD算法;Matlab

        在位場數(shù)據(jù)的處理解釋中,垂向?qū)?shù)方法在場分離及確定場源體邊界等方面具有重要作用[1-2]。綜合二階垂向?qū)?shù)(integrated second vertical derivative,ISVD)算法是M.Fedi等在2001年提出并應用于實際資料處理解釋中的計算位場各階垂向?qū)?shù)的新方法[3],能夠有效避免在頻率域計算各階垂向?qū)?shù)時傅里葉變換本身固有的吉布斯效應以及導數(shù)算子的高通濾波作用以及在空間域計算時以泰勒級數(shù)和拉普拉斯方程為基礎的計算公式產(chǎn)生的截斷誤差。Matlab是一種科學的數(shù)值計算編程語言,具有簡單易學、函數(shù)庫功能強大和界面友好等特點, 其主要功能包括數(shù)值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示。利用上述功能編制Matlab程序,可以快速實現(xiàn)位場數(shù)據(jù)的計算處理[4-5]。下面,筆者對位場各階垂向?qū)?shù)ISVD算法及其在Matlab中的實現(xiàn)進行了研究。

        1 方法原理

        1.1在頻率域計算位場標量位

        (1)

        式中,u、v分別為X方向和Y方向的頻率。

        1.2在空間域計算位場垂向二階導數(shù)

        ISVD算法在空間域用位場的2個水平二階導數(shù)依據(jù)拉普拉斯方程計算位場垂向二階導數(shù),因此計算垂向二階導數(shù)的關鍵在于計算位場的2個水平二階導數(shù)。 以計算位場x方向水平二階導數(shù)為例,設坐標原點在計算點上,并令:

        (2)

        應用最小二乘法對曲線進行擬合,當m=2時,用5個點的位場異常值計算的公式如下:

        (3)

        2 程序流程

        頻率域中的位場數(shù)據(jù)處理流程包括讀入數(shù)據(jù)并擴邊、二維傅里葉變換、在頻率域計算、二維傅里葉反變換及計算位場垂向一階導數(shù)和數(shù)據(jù)縮邊并保存。以ISVD算法計算位場垂向一階導數(shù)為例,詳細說明其Matlab程序。

        2.1讀入數(shù)據(jù)并擴邊

        假設布格重力異常數(shù)據(jù)為BG.dat,即經(jīng)過插值計算的等間距網(wǎng)格數(shù)據(jù)。為了減小二維傅里葉變換的邊界效應,應對邊界進行處理。利用Matlab以矩陣為單位進行數(shù)據(jù)處理的特點,將異常值讀入到矩陣g(n,m)中,然后按照余弦公式:

        (4)

        將矩陣行列數(shù)擴邊至2的整數(shù)冪,擴邊后知陣temp1(n2,m2)滿足邊界值為零[6]。

        2.2二維傅里葉變換

        在Matlab中可以利用內(nèi)建函數(shù)fft2快速地對異常值矩陣temp4(n2,m2)實現(xiàn)二維傅里葉變換,然后利用內(nèi)建函數(shù)fftshift進行移頻,即將零頻移到矩陣中心位置,由此得到頻譜矩陣為glfs(n2,m2)。該段程序如下:

        glfs=fftshift(fft2(temp4))

        2.3在頻率域計算

        在頻率域進行位場轉換,即異常值頻譜矩陣glfs(n2,m2)乘以垂向積分算子qv,以獲得轉換場的頻譜矩陣vfs(n2,m2),其中ax、ay分別為x、y方向網(wǎng)格數(shù)據(jù)間隔,du、dv分別為x、y方向基頻。該段程序如下:

        du=1/(m2*ax);dv=1/(n2*ay);

        vfs=zeros(n2,m2);

        for i=1:1:n2

        for j=1:1:m2

        if i~=(n2/2+1)||j~=(m2/2+1)

        qv=(2*pi*(((j-(m2/2+1))*du)^2+((i-(n2/2+1))*dv)^2)^0.5)^(-1);

        vfs(i,j)=g1fs(i,j)*qv;

        vfs((n2/2+1),(m2/2+1))=vfs((n2/2+1),(m2/2+1))-vfs(i,j);

        end

        end

        end

        2.4二維傅里葉反變換及計算位場垂向一階導數(shù)

        對轉換場頻譜矩陣vfs(n2,m2)進行移頻、二維傅里葉反變換和取實,即可得到轉換場矩陣vl(n2,m2),其轉換場即為布格重力異常的位,求其2個水平二階導數(shù)矩陣vlxx(n2,m2)和矩陣vlyy(n2,m2),然后依據(jù)拉普拉斯方程求其垂向二階導數(shù)矩陣vlzz(n2,m2),即為布格重力異常的垂向一階導數(shù)。該段程序如下:

        vl=real(ifft2(ifftshift(vfs)));vlxx=zeros(n2,m2);vlyy=zeros(n2,m2);vlzz=zeros(n2,m2);

        for i=3∶1∶n2-3

        for j=3∶1∶m2-2

        vlxx(i,j)=2*(vl(i,j+2)+vl(i,j-2)-vl(i,j))/(7*ax^2)-(vl(i,j+1)+vl(i,j-1))/(7*ax^2);

        vlyy(i,j)=2*(vl(i+2,j)+vl(i-2,j)-vl(i,j))/(7*ay^2)-(vl(i+1,j)+vl(i-1,j))/(7*ay^2);

        vlzz(i,j)=-(vlxx(i,j)+vlyy(i,j));

        end

        end

        2.5數(shù)據(jù)縮邊并保存

        這是數(shù)據(jù)擴邊的逆過程,只取矩陣vlzz(n2,m2)中間與原始數(shù)據(jù)對應的部分,即可得到ISVD算法計算的布格重力異常垂向一階導數(shù)矩陣vzz(n,m)。然后將矩陣轉換為dat文件格式,并保存。該段程序如下:

        vzz_temp=zeros(n,m);

        vzz_temp=vlzz(cl1∶n2-cl2,rl1∶m2-rl2);

        vzz_temp2=reshape(rot90(vzz_temp,-1),n*m,1);

        vzz=cat(2,temp1(∶,1∶2),vzz_temp2);

        save vzz.dat vzz -ascii;

        程序代碼中n、m、ax、ay分別為已知參數(shù),以上代碼在Matlab7.0中檢驗通過。

        3 模型對比試驗分析

        單個棱柱體模型長20km,寬5km,頂部深度4km,底部深度10km,密度差為0.3×10-3kg/cm3,為了更加貼近實際地質(zhì)情況,給原始重力異常值增加異常值1.25%的高斯噪音,即信噪比為80,采樣間距0.2km。單個地質(zhì)體模型如圖1所示。

        圖1 單個地質(zhì)體模型

        分別應用ISVD算法以及在頻率域和空間域計算模型重力異常的各階垂向?qū)?shù),計算結果如圖2所示。從圖2可以看出:①對于重力異常垂向一階導數(shù),3種方法計算的結果相差不大。②在頻率域計算的垂向二階導數(shù)由于垂向?qū)?shù)算子的高通濾波作用,將高頻噪音放大。在空間域采用羅森巴赫Ⅱ式計算的重力異常垂向二階導數(shù)與ISVD算法計算的結果相差較小,這是因為應用ISVD算法計算位場二階垂向?qū)?shù)時,也是在空間域計算,只是兩者采用的公式不同。③在頻率域計算重力異常三階導數(shù)時,高頻噪音被嚴重放大,有效信號完全淹沒在噪音當中。在空間域計算重力異常垂向三階導數(shù),由于截斷誤差的傳遞疊加,噪音較為嚴重,效果也不理想,而ISVD算法計算的重力異常垂向三階導數(shù),雖然也有噪音,但是其效果明顯好于前2種方法。

        ISVD算法之所以比在頻率域和空間域計算位場各階垂向?qū)?shù)穩(wěn)定性要好,首先是因為位場在頻率域內(nèi)進行垂向積分,即乘以垂向積分算子,而垂向積分算子相當于圓滑濾波器,具有圓滑濾波作用,在一定程度上可以濾除部分高頻成分,從而提高計算垂向?qū)?shù)的穩(wěn)定性。另一方面是通過在空間域計算位場的2個水平二階導數(shù),依據(jù)拉普拉斯方程計算垂向二階導數(shù),有效地避免了在頻率域計算水平二階導數(shù)產(chǎn)生的震蕩,同時也避免了直接依據(jù)哈克公式或其它空間域垂向?qū)?shù)公式計算垂向二階導數(shù)產(chǎn)生的截斷誤差。

        圖2 不同方法計算的各階垂向?qū)?shù)

        [1]曾華霖.重力場與重力勘探[M].北京:地質(zhì)出版社,2009.

        [2]蔡宗熹,陳維雄,姜蘭.位場數(shù)據(jù)求導精度的提高及其方法[J].物探化探計算技術,1991,13(1):47-52.

        [3]Fedi M,F(xiàn)lorio G.Detection of potential fields source boundaries by Enhanced Horizontal Derivative method[J].Geophysical Prospecting,2001,49:40-58.

        [4]馮京,趙鐵虎,方中華.重力場上延計算及頻譜分析技術在Matlab中的應用[J].海洋地質(zhì)前沿,2011,21(3):63-68.

        [5]肖鋒,孟令順,吳燕岡.在波數(shù)域計算一維重磁異常導數(shù)的Matlab語言算法[J].物探與化探,2008,32(3):316-320.

        [6]王云專,王潤秋.信號分析與處理[M].北京:石油工業(yè)出版社,2008.

        2013-01-23

        韓利(1987-),男,碩士生,現(xiàn)主要從事應用地球物理方面的研究工作。

        P631.2

        A

        1673-1409(2013)10-0086-04

        [編輯] 李啟棟

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