【技术实现步骤摘要】
本申请涉及地质勘探，尤其是涉及一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法及系统。
技术介绍
1、在地质勘探和地下资源开发领域，重力和磁场异常分析是一种重要的地球物理探测手段。地下地质体由于密度和磁化特性的差异，会对地球重力场和磁场产生影响，这种差异通过重力或磁场异常观测数据表现出来。通过对这些异常数据的分析和处理，可以推测地下地质体的位置、形态和埋深信息。然而，由于地质体的复杂性以及数据本身的噪声和非线性特征，现有方法在计算地质体埋深时存在一定的技术瓶颈。
2、传统的重力和磁场异常数据分析方法多以经验为主，常见方式是通过等值线图或梯度分布初步识别异常区域，并以此判断地质体的大致范围。这些方法虽然简单直观，但往往依赖于先验信息，例如目标地质体的密度或磁化率。然而，在实际勘探中，先验信息的准确获取并不总是可行，尤其在未知或未充分勘探的区域。此外，对于埋深较大的弱异常地质体，这些方法的分辨能力显著下降，导致异常信号难以有效提取，埋深计算的结果也缺乏可靠性。
3、目前，在重力或磁场异常数据的处理过程中，网格化技术已被广泛应用，用于将连续的异常场分布离散化为规则的网格数据。然而，现有方法在弱异常特征提取方面的能力有限，尤其是当目标地质体埋藏较深时，弱异常信号容易被噪声掩盖。同时，现有数据处理方法在大规模区域分析中效率较低，尤其在复杂地质环境下，往往难以兼顾计算效率和结果的精确性。
技术实现思路
1、为了提高对弱异常地质体的埋深检测精度，本申请提供了一种基于重磁til
2、第一方面，本申请提供一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，所述埋深检测方法包括：
4、接收目标区域的重力或磁场异常观测数据；所述观测数据包括剖面观测数据或平面观测数据；将所述重力或磁场异常观测数据进行网格化处理，得到网格化数据；
5、基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的tilt梯度值，得到tilt梯度值数据集；
6、遍历所述tilt梯度值数据集，筛选所述tilt梯度值符合预设梯度值要求的网格点作为目标点，并获取所述目标点在网格中的平面坐标；
7、根据所述网格化数据确定目标区域的异常中心点，基于所述异常中心点确定对应的目标地质体所处位置；
8、获取所述异常中心点在网格中的平面坐标；
9、根据所述目标点的平面坐标与所述异常中心点的平面坐标，计算对应的距离值；
10、根据所述距离值得到所述目标地质体的埋深值。
11、通过采用上述技术方案，以目标区域的重力或磁场异常数据为输入，通过网格化处理、tilt梯度计算、特定梯度值筛选以及异常中心点的距离计算，最终精确推导目标地质体的埋深值，实现了对复杂异常场的有效分析。通过tilt梯度的数学模型，该方法能够敏感地提取深埋地质体的弱异常特征，即使在噪声较大的情况下，仍能快速定位异常中心点，并进一步结合特定tilt梯度值的空间分布，准确筛选出与地质体埋深相关的目标点，实现了从异常数据的获取到目标地质体埋深值输出的全流程计算，提高了对弱异常地质体的埋深检测精度。
12、可选的，基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的tilt梯度值，得到tilt梯度值数据集的步骤包括：
13、基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的垂向一阶导数和横向一阶导数；
14、计算所述横向一阶导数的平方和的平方根，得到每个网格点的总水平导数；
15、根据所述垂向一阶导数和所述总水平导数，计算网格中每个网格点的tilt梯度值，得到tilt梯度值数据集。
16、通过采用上述技术方案，tilt梯度值综合了垂直和水平变化信息，能够有效放大深部弱异常的信号，特别是在复杂地质环境中对目标地质体的识别精度较高。本申请具备高精度、高敏感性和适应性强的特点，为目标点的筛选和后续地质体埋深分析奠定了坚实基础。
17、可选的，根据所述网格化数据确定目标区域的异常中心点的步骤包括：
18、基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的垂向一阶导数和横向一阶导数；
19、计算所述横向一阶导数的平方和的平方根，得到每个网格点的总水平导数；
20、遍历每个网格点的总水平导数，根据总水平导数的极值确定极值点；
21、对所述极值点进行垂向梯度验证，判断所述极值点的垂向一阶导数是否大于预设阈值；
22、若是，则将所述极值点作为所述异常中心点；
23、若否，则排除所述极值点并寻找下一极值点进行垂向梯度验证，直到所述极值点的垂向一阶导数大于预设阈值。
24、通过采用上述技术方案，逐步计算网格点的横向和垂向一阶导数，并结合总水平导数的极值筛选和垂向梯度验证，避免了单一梯度分析的误判，提高了异常中心点的定位精度，同时采用基于矩阵计算的遍历和验证逻辑，能够高效处理大规模网格化数据，减少人为干预，可广泛应用于重力和磁场异常数据处理，尤其在复杂地质环境中具有显著的鲁棒性，为后续地质体位置和埋深分析奠定了坚实基础。
25、可选的，根据所述目标点的平面坐标与所述异常中心点的平面坐标，计算对应的距离值的步骤包括：
26、根据所述目标点的平面坐标与所述异常中心点的平面坐标，基于欧式距离公式计算所述目标点和所述异常中心点的平面距离，得到对应的距离值。
27、通过采用上述技术方案，以目标点与异常中心点的平面坐标计算两点间的距离，以数学模型为核心，结合tilt梯度特性，实现了地质体埋深值的快速、准确计算。
28、可选的，所述预设梯度值要求包括：tilt梯度值为-18.435°。
29、可选的，所述预设梯度值要求包括：tilt梯度值满足-18.435°±0.5°的预设梯度阈值范围。
30、可选的，所述目标地质体为等轴状体。
31、第二方面，本申请提供一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测系统，采用如下的技术方案：
32、一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测系统，所述埋深检测系统包括：
33、数据接收模块，用于接收目标区域的重力或磁场异常观测数据；所述观测数据包括剖面观测数据或平面观测数据；
34、网格化处理模块，用于将所述重力或磁场异常观测数据进行网格化处理，得到网格化数据；梯度值计算模块，用于基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的tilt梯度值，得到tilt梯度值数据集；
35、目标点筛选模块，用于遍历所述tilt梯度值数据集，筛选所述tilt梯度值符合预设梯度值要求的网格点作为目标点，并获取所述目标点在网格中的平面坐标；
36、异常中心点确定模块，用于根据所述网格化数据确定目标区域的异常中心点；
37、地质体位置确定模块，用于基于所述异本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，所述埋深检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的Tilt梯度值，得到Tilt梯度值数据集的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，根据所述网格化数据确定目标区域的异常中心点的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，根据所述目标点的平面坐标与所述异常中心点的平面坐标，计算对应的距离值的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，所述预设梯度值要求包括：Tilt梯度值为-18.435°。
6.根据权利要求1所述的一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，所述预设梯度值要求包括：Tilt梯度值满足-18.435°±0.5°的预设梯度阈值范围。
7.根据权利要求1到6任一所述的一种基于重
8.一种基于重磁Tilt梯度的地质体埋深检测系统，其特征在于，所述埋深检测系统包括：
9.一种计算机设备，其特征在于：包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1到7任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1到7任意一项所述方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，所述埋深检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，基于所述网格化数据，计算网格中每个网格点的tilt梯度值，得到tilt梯度值数据集的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，根据所述网格化数据确定目标区域的异常中心点的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，根据所述目标点的平面坐标与所述异常中心点的平面坐标，计算对应的距离值的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于重磁tilt梯度的地质体埋深检测方法，其特征在于，所述预设梯度值要求包括：tilt梯度值为-18...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨凯，刘诚，李含，贺景龙，姚川，
申请(专利权)人：中国地质调查局西安矿产资源调查中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。