自适应模糊聚类分析在重力张量欧拉反褶积中的应用

"这篇论文是2012年发表在《中南大学学报(自然科学版)》第43卷第3期上，作者包括鲁光银、曹书锦和朱自强，属于自然科学领域，主要探讨了基于自适应模糊聚类分析的重力张量欧拉反褶积在地球物理探测中的应用。" 正文: 在地球物理探测中，理解地下的地质结构和异常源是关键任务。传统的欧拉反褶积是解决这一问题的一种常用方法，它通过计算位场的梯度来推断异常源的位置和深度。然而，这种方法在处理复杂地质情况，特别是存在多个异常源时，可能会遇到困难，比如计算精度问题和难以区分不同规模或深度的异常源。 鲁光银等人在论文中提出了一种创新的解决方案，即基于自适应模糊聚类分析的重力张量欧拉反褶积。他们利用重力全张量数据，避免了对位场梯度直接计算的精度局限。全张量重力梯度数据包含了更多的信息，可以提供更丰富的地下结构细节。而自适应模糊聚类算法则被用来克服传统模糊聚类分析的不足，如需要预先设定聚类数目、可能导致局部最优解以及分类不确定性等问题。 论文通过核密度估计展示了张量欧拉反褶积相比预设结构参数的欧拉反褶积方法在表征地下异常类型上的优越性。在实际应用中，传统欧拉反褶积可能难以识别深部大异常源附近的浅部小异常源，因为这些小异常源的信号可能被大异常源掩盖。然而，通过自适应模糊聚类分析，可以更准确地区分和定位这些多尺度、多深度的异常源。 反演结果显示，过滤后的欧拉反褶积解能够较好地保持与初始模型一致的空间分布，这证明了这种方法在保持反褶积解稳定性方面的有效性。特别地，张量欧拉反褶积在获取多异常源的空间结构信息方面表现出明显的优势，这对于复杂地质环境下的地球物理解释极其重要。 这篇论文提出的自适应模糊聚类分析结合重力张量数据的欧拉反褶积方法，为地球物理探测领域提供了一个更精确、更适应复杂情况的工具，对于提高地下结构解析的精度和可靠性具有重大意义。这种技术的应用有望推动地球物理学的发展，特别是在寻找矿产资源、地质灾害预警和环境地球物理研究等领域。