摘要

三维重力反演是地质工作者了解地球深部构造,认知地下结构的重要手段.按照反演单元划分,三维重力反演有离散多面体(Discrete)反演和网格节点(Voxels)反演两种方式.离散多面体反演由于易于吸收先验地质信息得到的理论场能够很好地拟合观测场,因此,在实际重力反演中更受欢迎.目前离散多面体重力反演中初始模型的建立方法繁杂不一,实际应用受到很大的限制.本文本着充分挖掘利用先验信息和重力观测数据得到丰富可靠的反演结果这一原则,以离散多面体反演技术为基础,改进建模过程.在初始模型的建立中,吸收贝叶斯算法优势,采用隐马尔科夫链改善朴素贝叶斯方法的分类效果,通过最大似然函数算法求解,再采取模型降阶技术,固定所建模型中几何体的形态或密度,达到在几何体形态(x,y,z)、密度(σ)和重力值(g)五个参数中降低维数目的,从而减小高维不确定性和正演的计算量,由此反演计算的地质体密度和分布范围相对更准确,更利于重现重力模型结构.通过单位球体和任意形态几何体模拟实验,以及安徽省泥河矿区三维重力反演实践,得到非常接近实际的密度或重力值,大幅提高了三维重力反演的精度和效率,说明该方法是有效、实用的.