[发明专利]一种基于大数据计算的航空重力数据物性层析处理方法

说明书

一种基于大数据计算的航空重力数据物性层析处理方法，包括以下步骤：对地下网格剖分形成的小立方体总数进行切分，构建RDD，并持久化到内存；计算概率函数；计算地下网格的密度；迭代计算地表网格重力正演数据和地下网格密度；输出地下网格密度。本发明将重力层析反演问题由传统的欠定方程求解方法，转变成为正演迭代计算方法，计算步骤简单、计算过程稳定、计算结果准确度高；采用大数据分布式并行计算框架Spark，使上述迭代计算和复杂多路处理过程可以充分借助内存数据存储实现，达到了接近实时的处理效果。

技术领域

本发明属于重力勘探技术领域，涉及一种航空重力数据物性层析反演计算方法，特别是涉及一种基于大数据计算的航空重力数据物性层析处理方法。

背景技术

重力勘探是一种传统的地球物理勘探方法，是矿产资源和地质构造研究的主要技术手段。例如，《重力勘探及其应用》(科技创新导报，2013.08，第240页)公开了一种重力勘探方法，通过对地表采集的重力异常数据进行数学计算，可以反演出地下不同深度的岩石密度分布。传统的重力反演方法是通过将采集的数据和模型计算的数据的差值最小二乘意义下最小化建立目标函数，进而反演求解。该方法通常面临欠定方程求解问题，解不稳定、计算量巨大、计算结果精细度低，难以将大面积区域采集的大规模航空重力数据进行反演计算。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种计算步骤简单、计算过程稳定快捷、计算结果准确度高的基于大数据计算的航空重力数据物性层析处理方法

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于大数据计算的航空重力数据物性层析处理方法，包括以下步骤：

B1：对地下网格剖分形成的小立方体总数进行切分，构建RDD，并持久化到内存；

B2：通过按照地表网格采集到的航空重力数据d₁，计算概率函数η_q：

其中，N为航空重力数据d₁中数据采集点的数量，Δg(x,y,z)为航空重力数据d₁中位于地表(x,y,z)采集点的重力异常测量值，Δg_u(x,y,z)为地表(x,y,z)采集点重力异常的格林函数；

B3：计算地下网格的密度m_q：

m_q＝Δρ·η_q (2)

B4：迭代计算地表网格重力正演数据d₂和地下网格密度m_q；

B5：输出地下网格密度m_q。

进一步，所述步骤B4中迭代计算地表网格重力正演数据d₂和地下网格密度m_q的步骤如下：

B4.1：对RDD进行MAP算子，按照地表网格计算各自的重力正演数据d₂；

其中，Δg(x,y,z)为重力正演数据d₂中位于地表(x,y,z)采集点的重力异常正演值，G为万有引力常数，Q为地下网格剖分形成的小立方体的数量，(x_q,y_q,z_q)为地下网格剖分形成的某个小立方体的中心点坐标，Δρ_q是所述小立方体的密度，Δv_q是所述小立方体的体积；

B4.2：对RDD进行Reduce算子，合并重力正演数据d₂；