Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lấy Ngược Địa Chấn Địa Hình Nền Khối Bằng Phương Pháp Ràng Buộc L0 Với Biến Đổi Độ Vón Mật Độ Đẳng Cấp Exponential
Tóm tắt
Việc mô tả địa hình nền của một lưu vực trầm tích bằng dữ liệu trọng lực là rất quan trọng để dự đoán tiềm năng hydrocarbon của lưu vực trầm tích và hướng dẫn công việc thăm dò. Chúng tôi đã phát triển một phương pháp lấy ngược trọng lực để ước lượng độ sâu đến nền đá khối của một lưu vực trầm tích. Các đá nền được giả định đồng nhất và có mật độ đều, trong khi mật độ của trầm tích trên nền đá tăng theo cấp số nhân với độ sâu. Sự chênh lệch mật độ giữa trầm tích và nền đá tại bề mặt thay đổi theo chiều ngang. Hệ số suy giảm của sự chênh lệch mật độ cũng không đồng nhất. Trầm tích trên nền đá được chia thành các lăng trụ xếp chồng theo chiều dọc, và độ sâu của đáy mỗi lăng trụ đại diện cho độ sâu đến nền đá và là thông số cần ước tính. Chuẩn L0 được đưa ra để giới hạn độ dốc của vector thông số nhằm thu được hàm ràng buộc mô hình. Chúng tôi sau đó thiết lập hàm mục tiêu cho việc lấy ngược bằng cách kết hợp hàm sai lệch dữ liệu trọng lực, hàm ràng buộc độ sâu đã biết và hàm ràng buộc mô hình. Phương pháp lấy ngược được thực hiện bằng cách tối thiểu hóa hàm mục tiêu sử dụng thuật toán gradient thuận nghịch phi tuyến. Phương pháp lấy ngược được đánh giá bằng cách sử dụng một mô hình lưu vực trầm tích 2D và 3D. Kết quả cho thấy phương pháp chúng tôi đề xuất có khả năng mô tả rõ nét địa hình nền khối của lưu vực trầm tích, và kết quả này sắc nét hơn so với kết quả đạt được bằng cách sử dụng ràng buộc chuẩn L1. Phương pháp được áp dụng cho dữ liệu thực tế từ phía tây của trũng Zhu 1 trong Lưu vực Miệng Sông Châu, Bắc Biển Đông.
Từ khóa
#lưu vực trầm tích #địa hình nền #trọng lực #phương pháp lấy ngược #độ sâu #mật độ #chuẩn L0 #phân tích dữ liệu thực tế.Tài liệu tham khảo
Barbosa, V. C. F., Silva, J. B. C., & Medeiros, W. E. (1997). Gravity inversion of basement relief using approximate equality constraints on depths. Geophysics, 62(6), 1745–1759.
Barbosa, V. C. F., Silva, J. B. C., & Medeiros, W. E. (1999). Gravity inversion of a discontinuous relief stabilized by weighted smoothness constraints on depth. Geophysics, 64(5), 1429–1437.
Blakely, R. J. (1995). Potential Theory in Gravity and Magnetic Applications (1st ed.). Cambridge: Cambridge University Press.
Bott, M. H. P. (1960). The use of rapid digital computing methods for direct gravity interpretation of sedimentary basin. Geophysical Journal Royal Astronomical Society, 3, 63–67.
Chakravarthi, V., Kumar, M. P., Ramamma, B., & Sastry, S. R. (2016). Automatic gravity modeling of sedimentary basins by means of polygonal source geometry and exponential density contrast variation: Two space domain based algorithms. Journal of Applied Geophysics, 124, 54–61.
Chakravarthi, V., Sastry, S. R., & Ramamma, B. (2013). MODTOHAFSD—a GUI based JAVA code for gravity analysis of strike limited sedimentary basins by means of growing bodies with exponential density contrast–depth variation: A space domain approach. Computers and Geosciences, 56, 131–141.
Chakravarthi, V., & Sundararajan, N. (2006). Gravity anomalies of 2.5-D multiple prismatic structures with variable density: A Marquardt inversion. Pure and Applied Geophysics, 163, 229–242.
Chen, G., Chen, S., Wang, C., & Zhang, B. (2013). Geophysical data sparse reconstruction via L0-norm minimization. Applied Geophysics, 10(2), 181–190.
Cordell, L. (1973). Gravity anomalies using an exponential density-depth function-San Jacinto graben, California. Geophysics, 38(4), 684–690.
Cordell, L., & Henderson, R. G. (1968). Iterative three-dimensional solution of gravity anomaly data using a digital computer. Geophysics, 33(4), 596–601.
Fan, Z., Ni, M., Zhu, Q., Sun, C., & Kang, L. (2015). L0-norm sparse representation based on modified genetic algorithm for face recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation, 28, 15–20.
Feng, X. L., Wang, W. Y., Liu, F. Q., Li, J. G., & Lu, B. L. (2014). 2D gravity inversion of basement relief of rift basin based on a dual interface model. Chinese Journal of Geophysics, 57(6), 1934–1945.
Feng, X. L., Wang, W. Y., Song, L. J., & Yuan, B. Q. (2019). Gravity inversion for V-shaped density interface based on Lp-norm regularization. Chinese Journal of Geophysics, 62(3), 1022–1036.
Feng, X., Wang, W., & Yuan, B. (2018). 3D gravity inversion of basement relief for a rift basin based on combined multinorm and normalized vertical derivative of the total horizontal derivative techniques. Geophysics, 83(5), G107–G118.
Gao, X. H., & Huang, D. N. (2017). Research on 3D focusing inversion of gravity gradient tensor data based on a conjugate gradient algorithm. Chinese Journal of Geophysics, 60(4), 1571–1583.
García-Abdeslem, J. (2017). Nonlinear inversion of isostatic residual gravity data from Montage Basin, northern Gulf of California. Geophysics, 82(3), G45–G55.
Gardner, G. H. F., Gardner, L. W., & Gregory, A. R. (1974). Formation velocity and density—the diagnostic basics for stratigraphic traps. Geophysics, 39, 770–780.
Ghalehnoee, M. H., Ansari, A., & Ghorbani, A. (2017). Improving compact gravity inversion using new weighting functions. Geophysical Journal International, 208, 546–560.
Han, J., Sun, Z., & Hao, H. (2015). l0-norm based structural sparse least square regression for feature selection. Pattern Recognition, 48, 3927–3940.
Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101.
Last, B. J., & Kubik, K. (1983). Compact gravity inversion. Geophysics, 48, 713–721.
Li, W. Z., Wang, P. J., Zhang, G. C., & Lu, B. L. (2011). Researches on time-depth conversion of deep-seated basal strata of Pearl River Mouth basin. Chinese Journal of Geophysics, 54(2), 449–456.
Li, D., Wu, Z., Wang, Q., & Member, I. E. E. E. (2019). Edge guided compressive sensing for image reconstruction based on two-stage l0 minimization. Journal of Visual Communication and Image Representation, 59, 461–474.
Liu, B., Li, J., & Zheng, S. (2018). Seismic sparse spike inversion based on L0 norm approximation. Oil and Gas Prospecting, 53(5), 961–968.
Liu, H., Zhang, Z., Liu, S., Shu, J., Liu, T., & Zhang, T. (2015). Blind spectrum reconstruction algorithm with L0-sparse representation. Measurement Science and Technology, 26, 1–7.
Mallesh, K., Chakravarthi, V., & Ramamma, B. (2019). 3D gravity analysis in the spatial domain: Model simulation by multiple polygonal cross-section coupled with exponential density contrast. Pure and Applied Geophysics, 176(6), 2497–2511.
Martins, C. M., Lima, W. A., Barbosa, V. C. F., & Silva, J. B. C. (2011). Total variation regularization for depth-to-basement estimate: Part1—mathematical details and applications. Geophysics, 76(1), I1–I12.
Meng, Z. (2016). 3D inversion of full gravity gradient tensor data using SL0 sparse recovery. Journal of Applied Geophysics, 127, 112–128.
Meng, Z. (2017). Three-dimensional potential field data inversion with L0 quasinorm sparse constraint. Geophysical Prospecting, 66(3), 626–646.
Meng, Z., Xu, X., & Huang, D. (2018). Three-dimensional gravity inversion based on sparse recovery iteration using approximate zero norm. Applied Geophysics, 15(3–4), 524–535.
Portniaguine, O., & Zhdanov, M. S. (1999). Focusing geophysical inversion images. Geophysics, 64(3), 874–887.
Rezaie, M., Moradzadeh, A., Kalate, A. N., & Aghajani, H. (2016). Fast 3D focusing inversion of gravity data using reweighted regularized Lanczos bidiagonalization method. Pure and Applied Geophysics, 174(1), 359–374.
Rudin, L., Osher, S., & Fatemi, E. (1992). Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D Nonlinear Phenomena, 60, 259–268.
Silva, J. B. C., Oliveira, A. S., & Barbosa, V. C. F. (2010). Gravity inversion of 2D basement relief using entropic regularization. Geophysics, 75(3), I29–I35.
Su, N., Zeng, L., & Li, P. (1995). Geological features of Mesozoic sags in the eastern part of Pearl River Mouth Basin. China Offshore Oil and Gas (Geology), 9(4), 228–236.
Sun, J., & Li, Y. (2014). Adaptive Lp inversion for simultaneous recovery of both blocky and smooth features in a geophysical model. Geophysical Journal International, 197(2), 882–899.
Tang, X., Hu, S., Zhang, G., Yang, S., Shen, H., Rao, S., et al. (2014). Characteristic of surface heat flow in the Pearl River Mouth Basin and its relationship with thermal lithosphere thickness. Chinese Journal of Geophysics, 57(6), 1857–1867.
Twomey, S. (1963). On the numerical solution of Fredholm integral equations of the first kind by the inversion of the linear system produced by quadrature. Journal of the Association for Computing Machinery, 10, 97–101.
Wu, S., Wang, Y., Ma, Y., & Chang, X. (2018). Super-resolution least-squares prestack Kirchhoff depth migration using the L0-norm. Applied Geophysics, 15(1), 69–77.
Xie, H., Zhou, D., Li, Y., Pang, X., Li, P., Chen, G., et al. (2014). Cenozoic tectonic subsidence in deepwater sags in the Pearl River Mouth Basin, northern South China Sea. Tectonophysics, 615–616, 182–198.
Xing, J., Hao, T., Xu, Y., & Li, Z. (2016). Integration of geophysical constraints for multilayer geometry refinements in 2.5D gravity inversion. Geophysics, 81(5), G95–G106.
Zhang, G. (2010). Tectonic evolution of deepwater area of northern continental margin in South China Sea. Acta Petrolei Sinica, 31(4), 528–533.
Zhang, G., Xie, X., Wang, W., Liu, S., Wang, Y., Dong, W., et al. (2013). Tectonic types of petroliferous basins and its exploration potential in the South China Sea. Acta Petrolei Sinica, 34(4), 611–627.