[发明专利]全张量重力梯度仪数据质量评价和滤波处理方法

说明书

本发明提供了一种全张量重力梯度仪数据质量评价和滤波处理方法。该方法包括：通过奇偶网格分析法分别对全张量重力梯度仪测量的各个梯度分量进行噪声估计；根据由噪声估计结果确定的各重力梯度分量权值，以及拉普拉斯方程的傅里叶级数解，构建加权联合反演滤波方程；利用最优线性反演方法求解加权联合反演滤波方程中的傅里叶级数系数；利用计算得到的傅里叶级数系数，正演计算得到滤波结果。本发明提供的全张量重力梯度仪数据质量评价和滤波处理方法能够实现在去除全张量重力梯度仪测量数据的高频噪声的同时保留有效的高频有效重力梯度信息，显著提高滤波后的成果数据的精度和分辨率。

技术领域

本发明涉及重力梯度数据处理技术领域，特别是涉及一种全张量重力梯度仪数据质量评价和滤波处理方法。

背景技术

全张量重力梯度测量相对传统的重力测量的主要优势在于能同时获得六个不同方向的重力梯度分量信息，从而从不同方向反映地下同一地质目标。

各个重力梯度分量满足引力位所满足的拉普拉斯方程约束条件，具有内部一致性，且具有高分辨率、高精度等优势，所包含的高频信号成分能更好的描述小的异常特征。

目前，全张量重力梯度数据的质量评价主要利用重力梯度数据满足的拉普拉斯特性去掉实际的重力梯度信号，对残余的噪声进行整体估计。该方法认为各个重力梯度张量受噪声的干扰水平相同。然而，实际情况下，不同方向的重力梯度数据受平台的影响并不相同，其噪声水平也不尽相同。

在全张量重力梯度数据滤波处理过程中，去除高频干扰噪声的同时保留有效的高频重力梯度信号，且保持各梯度分量之间的内部一致性将非常有挑战。传统的低通滤波方法通过假设各重力梯度分量真实异常与噪声拥有不同的能谱特性，使用不同截止频率的低通滤波器分别对各梯度张量单独进行滤波处理。然而，不同梯度分量原始数据的信噪比差别较大，噪声频谱特征存在差别，对应低通滤波的截止频率存在差异，经滤波处理后的各梯度分量将不再满足拉普拉斯约束条件，及不满足内部一致性。

随着重力梯度测量技术的发展，多种联合多个梯度张量分量的滤波方法被提出，可有效地保留各梯度分量之间的内部一致性。最简单的方法是根据引力位与重力梯度各分量之间的微分、积分关系分别对各梯度分量积分产生引力位，通过平均引力位来加强信噪比，从而微分获取滤波后的梯度张量分量。除此之外，联合多个重力梯度分量的反演滤波方法也用于相应的数据处理，但都是基于平面网格数据，对于机载沿山区起伏飞行和船载随波浪起伏测量的数据，需事先进行调平和网格化处理，从而引入数据后处理误差，如调平误差和网格差值误差等。

因此，为避免产生后处理误差影响，同时保证处理后的重力梯度数据保持内部一致性，研究基于三维空间不规则离散采样点测量数据的直接反演滤波方法至关重要。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种全张量重力梯度仪数据质量评价和滤波处理方法，能够实现在去除全张量重力梯度仪测量数据的高频噪声的同时保留有效的高频有效重力梯度信息，显著提高滤波后的成果数据的精度和分辨率。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种全张量重力梯度仪数据质量评价和滤波处理方法，所述方法包括：通过奇偶网格分析法分别对全张量重力梯度仪测量的各个梯度分量进行噪声估计；根据由噪声估计结果确定的各重力梯度分量权值，以及拉普拉斯方程的傅里叶级数解，构建加权联合反演滤波方程；利用最优线性反演方法求解加权联合反演滤波方程中的傅里叶级数系数；利用计算得到的傅里叶级数系数，正演计算得到滤波结果。

在一些实施方式中，通过奇偶网格分析法分别对全张量重力梯度仪测量的各个梯度分量进行噪声估计，分析其噪声水平，包括：奇偶网格分析法利用奇数测线和偶数测线分别对数据进行网格，利用两个独立网格数据的和与差来实现对噪声的估计。

在一些实施方式中，利用两个独立网格数据的和与差来实现对噪声的估计，包括：根据如下公式对噪声的均方根误差进行估计：