基于粒子群算法的重力张量反演研究

孙中科 朱自强 鲁光银 曹书锦

重力梯度张量的定义是对重力位求二阶导数,相比于传统的布格重力异常,它在反映地下密度异常分布上有着更高的灵敏度,且能够进一步准确直接地反映目标体的边界。但对单个张量分量作反演时,可能会丢失一部份有用的信息,从而造成反演结果的误差。而全张量反演是将重力的五个梯度张量联合起来进行反演,这样做可以综合更丰富的场源信息。相比于传统做法中的布格重力异常反演和单重力张量分量反演,得到的反演结果不仅有了更高的分辨率,在识别目标体特征上也有更好的效果。粒子群算法是一种基于群体智能的优化迭代算法,这里利用粒子群算法对重力张量单分量、布格重力异常和全张量分别进行反演,并对结果进行简要分析。