【摘 要】
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随着重力和重力梯度测量技术的日趋成熟,基于重力和重力梯度数据的反演技术得到了广泛关注.针对反演多解性严重、计算效率低和内存消耗大等难点问题,本文开展了三维重力和重
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,中国地质调查局广州海洋地质调查局,长春工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0601606),中国地质调查局项目(DD 20201118),中国博士后科学基金特别资助(站前)项目(2020TQ0114),中国博士后科学基金资助项目(2020M681036)联合资助.
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随着重力和重力梯度测量技术的日趋成熟,基于重力和重力梯度数据的反演技术得到了广泛关注.针对反演多解性严重、计算效率低和内存消耗大等难点问题,本文开展了三维重力和重力梯度数据的联合反演研究,该方法结合重力和重力梯度两种数据,将L0范数正则化项加入到目标函数中,并在数据空间下采用改进的共轭梯度算法求解反演最优化问题.同时,本文摒弃了依赖先验信息的深度加权函数,引入了自适应模型积分灵敏度矩阵,用来克服因重力和重力梯度数据核函数随深度增加而衰减引起的趋肤效应问题.为了提高反演计算效率,本文又推导出基于规则网格化的
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