斜导数法在重力场源边界识别中的对比分析研究

摘要

边界识别在重磁位场数据解释中至关重要，通过分析地质体的横向不均匀性来识别地质体边界，在金属矿勘探和区域构造研究等领域发挥关键作用。斜导数法能有效突出低振幅、短波长的异常特征，在识别不同埋深的场源体边界具有独特优势，但在计算中存在“解析奇点”问题。为改善其存在的识别结果精度低、效果差的问题，笔者采用几类改进斜导数法进行重力位场边界的识别。通过模型试算和实例应用，对比分析斜导数法及其改进算法在重力场源边界识别中的优缺点，综合探讨了其实际应用效果。模型试算结果表明，改进倾斜角梯度法减少了背景区域的振荡现象，提高了计算结果的稳定性；水平梯度斜导数法能够很好地均衡深部与浅部异常振幅强度，受噪声影响程度小，对模型边界的识别效果最佳，识别出的边界信息精度较高。在肯尼亚Anza盆地某区块的重力数据处理分析表明，斜导数法能够准确识别出地质体边界且划分出的断裂明显，边界信息较清晰，共划分出北西向和北东向的17条断裂，为Anza盆地的进一步研究提供了地球物理依据。

关键词

边界识别 / 斜导数法 / 重力异常 / 断裂系统