胡明科
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：成都理工大学地球物理学院更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 重力勘探中地形改正方法的研究及应用
- 重力勘探是传统的地球物理勘探方法，重力异常是地下地质体密度变化的反映。布格重力异常的外部校正主要包括地形改正、正常场改正和高度改正。在地形切割较大地区，各测点周围的地形对各点的重力影响值也各异，如果忽略地形起伏对计算结果...
- 胡明科
- 关键词：地形改正重力勘探数字高程
- 基于面积分的重力地形改正方法研究及应用被引量：6
- 2015年
- 在重力勘探中,地形改正对重力总精度影响较大,尤其在地形条件相当复杂的山区和丘陵地区,地形对重力观测异常的影响特别大。这里研究并分析了传统方域积分(体积积分)的不足:1方域对实际地形拟合(方柱拟合)不好;2传统方法采用的梯形数值积分的地改精度低且不能满足目前高精度重力测量的要求。模拟研究了基于对地形表面的面积分,然后用精度比较高的高斯数值积分代替原来的梯形积分。结果表明,高斯数值积分不但实现了对任意地形的最佳拟合,而且使得地改精度有了明显地提高,实际应用证明了基于面积积分的地改方法优于传统的方域地改方法。
- 胡明科江玉乐李超黎莎
- 关键词：地形改正面积分数值积分
- 大功率激电在寻找金矿中的应用被引量：2
- 2013年
- 本文以甘肃省某矿区大功率激电寻找金矿为实例,介绍了激电扫面、测深的工作原理和方法,并取得了很好的效果,对寻找金矿有一定的借鉴意义。
- 杨培胜胡明科
- 关键词：大功率激电测深金矿
- 细胞神经网络在重力异常分异中的研究及应用被引量：2
- 2015年
- 介绍采用细胞神经网络CNN(cellular neural network)方法,对铬铁矿区内的矿体和围岩的重力异常进行分异。首先阐述了CNN方法的原理和算法,采用拟BP学习算法训练网络的权值,用全局误差函数求导方法推导权值的修正公式,讨论了如何根据目标异常训练适合该地质条件的网络的连接权值;其次将重力异常数据预处理,以达到适合CNN方法处理的数据格式和要求;最后由于该矿区内没有已知的重力数据作为网络训练的目标输出,根据相关地质图设置相应的地下构造模型。利用"点元"法分别正演出叠加异常和矿体异常,进而训练出适合全区的网络连接权值,实现了对全区重力异常的分异。应用结果表明,细胞神经网络方法较好地突出该矿区高异常和矿体的边界,只要选择了合适的网络连接权值,就能将横向叠加异常区分开,故CNN方法可以实现矿体和围岩的重力异常分异。
- 李超江玉乐胡明科蒋亚东郑成
- 关键词：重力勘探细胞神经网络权值
