CN112596113A - 一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法 - Google Patents

一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112596113A
CN112596113A CN202110025350.3A CN202110025350A CN112596113A CN 112596113 A CN112596113 A CN 112596113A CN 202110025350 A CN202110025350 A CN 202110025350A CN 112596113 A CN112596113 A CN 112596113A
Authority
CN
China
Prior art keywords
field source
different
gravity
gradients
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110025350.3A
Other languages
English (en)
Inventor
马国庆
明彦伯
王泰涵
李丽丽
张蕊
李达斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jilin University
Original Assignee
Jilin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jilin University filed Critical Jilin University
Priority to CN202110025350.3A priority Critical patent/CN112596113A/zh
Publication of CN112596113A publication Critical patent/CN112596113A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V7/00—Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法，包括：通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果；采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置，即为构造的位置。本发明的方法，利用重力不同阶垂直梯度特征值在地质***置位置处相交的特点进行场源位置的识别，有效解决单独二阶导数特征值受埋深影响得不到准确位置的缺陷，具有更高的精度。

Description

一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法
技术领域
本发明涉及地球科学技术，具体涉及一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法。
背景技术
目前，我国矿产资源接替基地面临的主要找矿难题是：老矿山深部和各类隐伏区的探矿难度大，急需先进、高效的理论和技术方法指导深部找矿。我国大部分金属矿山位于地形条件相对较好的地区，探查和开采深度均停留在500米以上范围。
随着卫星、航空等勘探手段的综合应用，以及数据精度和勘探精度要求的不断提高，重力勘探在深部探测方面的作用显著增强。但传统的反演方法运算量大、计算速度慢，难以满足当前大数据量下高精度深部反演的需求。空间成像类方法相比传统的反演方法，具有更快的计算效率的同时，也具有较高的精度。
现今大多是利用二阶垂直导数的特征值来圈定地质体的位置，但是由于特征值位置与地质体埋深相关，为此场源位置的识别精度较低。本发明创造性的利用重力数据的不同阶垂直梯度的特征值位置与地质体埋深的关系，提出不同阶垂直梯度的构造位置追踪方法，建立了构造位置追踪的技术体系，直接、准确地给出地质***置。在场源位置识别方面，本方法具有更高的精度，同时具有较高的计算效率，并在实际地区地质构造位置识别中得到了良好的应用。
现有技术缺点：
现今大多是利用二阶垂直导数的特征值来圈定地质体的位置，但是由于特征值位置与地质体埋深相关，为此场源位置的识别精度较低。
重力勘探以勘探目标与围岩间密度差异为物性基础，通过测量重力异常来研究地下空间地质构造特征。因其具有经济、勘探深度大及快速获得面积上信息等优点，在地球深部构造探测、区域地质构造单元划分、沉积盆地圈定、固体矿产及油气资源勘查等领域获得广泛应用。近年来，随着硬件设备的升级和计算机技术的快速发展，重力勘探装备精度与效率都有了很大提高，同时数据处理与解释方法也由传统的定性解释逐步向定量解释发展。
在重力数据解释中，场源位置的识别与成像是重力数据处理与解释中一个必不可少的任务。发明一种重力不同阶垂直梯度特征值交点可直接给出场源位置的方法，其能够快速、准确地对场源水平及深度位置进行识别很有必要。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法，利用重力不同阶垂直梯度特征值在地质***置位置处相交的特点进行场源位置的识别，有效解决单独二阶导数特征值受埋深影响得不到准确位置的缺陷，具有更高的精度。
本发明采用的技术方案是：一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法，包括：
通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果；
采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置，即为构造的位置。
进一步地，所述通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果包括求取地下异常体的三维重力异常场的一阶垂向梯度和二阶垂向梯度：
三维重力异常表示为公式（1）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
(1)
式中V为重力位，k为密度和万有引力常数有关的常量，N为地质体的构造指数，（x0,，z0）为场源中心坐标，（x，z）为观测点坐标；
通过公式(1)可以推导出三维重力异常的一阶垂向梯度为公式(2)
Figure DEST_PATH_IMAGE002
(2)
其中，y是南北方向坐标，x是东西方向坐标；
垂直梯度零值点水平位置与场源深度的对应关系为公式（3）：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
(3)
同样的，通过公式（1）推导出三维重力异常的二阶垂向梯度为公式（4）
Figure DEST_PATH_IMAGE004
(4)
二阶垂直梯度的零值点水平位置与场源深度的对应关系公式（5)：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
(5)
联立公式（3）与公式（5），可得当z-z0=0，即地质体埋深为0时，不同阶垂直梯度的零值点相交于场源的真实位置（x0,y0）。
更进一步地，所述采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置包括：
采用稳定向下延拓的水平迭代法，利用向上延拓数据和不同阶水平梯度计算向下延拓的数据，其基本公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
(6)
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为在观测面h上的重力异常，h为向下延拓深度，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为在地表观测的重力异常；
垂直梯度的计算会增大噪声的干扰，为此采用拉普拉斯方程来计算异常的高阶垂直梯度：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
(7)。
更进一步地，所述采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置还包括：
进行迭代计算，迭代过程如下：
S1，将向下延拓的数据
Figure DEST_PATH_IMAGE010
向上延拓获得
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
；
S2，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；
S3，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
；
S4，将
Figure DEST_PATH_IMAGE014
的修正量；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
S5，重复S1至S4，直到
Figure DEST_PATH_IMAGE016
均方差小于某一给定值；
S6，最终的向下延拓结果为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为迭代次数。
本发明的优点：
本发明的方法，利用重力不同阶垂直梯度特征值在地质***置位置处相交的特点进行场源位置的识别，有效解决单独二阶导数特征值受埋深影响得不到准确位置的缺陷，具有更高的精度。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明的方法流程图；
图2 是本发明的东海西湖凹陷自由空气重力异常图；
图3 是本发明的空间重力异常数据体图；
图4 是本发明的TDX与FSTE两种边界识别三维数据体图；
图5 是本发明的剖面构造追踪方法结果图；
图6 是本发明的依据构造追踪结果解释的东海西湖凹陷构造分布图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参考图1，一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法，包括：
通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果；
采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置，即为构造的位置。
本发明的方法，利用重力不同阶垂直梯度特征值在地质***置位置处相交的特点进行场源位置的识别，有效解决单独二阶导数特征值受埋深影响得不到准确位置的缺陷，具有更高的精度。
本发明的原理如下：
基于梯度的边界识别方法并不能获得场源的真实界线，且随着埋深的增加而误差更大，但是可以通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得准确的结果。
以地下异常体的三维重力异常场的一阶垂向梯度和二阶垂向梯度为例：
三维重力异常表示为公式（1）
Figure 620583DEST_PATH_IMAGE001
(1)
式中V为重力位，k为密度和万有引力常数有关的常量，N为地质体的构造指数，（x0,，z0）为场源中心坐标，（x，z）为观测点坐标；
通过公式(1)可以推导出三维重力异常的一阶垂向梯度为公式(2)
Figure 906071DEST_PATH_IMAGE002
(2)
其中，y是南北方向坐标，x是东西方向坐标；
垂直梯度零值点水平位置与场源深度的对应关系为公式（3）：
Figure 174241DEST_PATH_IMAGE003
(3)
同样的，通过公式（1）推导出三维重力异常的二阶垂向梯度为公式（4）
Figure 497293DEST_PATH_IMAGE004
(4)
二阶垂直梯度的零值点水平位置与场源深度的对应关系公式（5)：
Figure 458296DEST_PATH_IMAGE005
(5)
联立公式（3）与公式（5），可得当z-z0=0，即地质体埋深为0时，不同阶垂直梯度的零值点相交于场源的真实位置（x0,y0）。
因此，提出三维不同阶垂直梯度交点成像方法，即通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置，即为构造的位置。
为了使交点成像获得准确的结果，将采用稳定向下延拓的水平迭代法。
这种方法利用向上延拓数据和不同阶水平梯度计算向下延拓的数据。其基本公式为：
Figure 496659DEST_PATH_IMAGE006
(6)
其中
Figure 568521DEST_PATH_IMAGE007
为在观测面h上的重力异常，h为向下延拓深度，
Figure 274308DEST_PATH_IMAGE008
为在地表观测的重力异常；
垂直梯度的计算会增大噪声的干扰，为此采用拉普拉斯方程来计算异常的高阶垂直梯度：
Figure 140633DEST_PATH_IMAGE009
(7)。
这种向下延拓方法具有较高的准确性，但仍会产生一定的误差。为了尽可能的减小误差，将进行迭代计算。迭代过程如下：
S1，将向下延拓的数据
Figure 666292DEST_PATH_IMAGE010
向上延拓获得
Figure 276265DEST_PATH_IMAGE011
；
S2，
Figure 570980DEST_PATH_IMAGE012
；
S3，
Figure 873786DEST_PATH_IMAGE013
；
S4，将
Figure 355583DEST_PATH_IMAGE014
的修正量；
Figure 34826DEST_PATH_IMAGE015
S5，重复S1至S4，直到
Figure 918468DEST_PATH_IMAGE016
均方差小于某一给定值；
S6，最终的向下延拓结果为
Figure 406823DEST_PATH_IMAGE017
Figure 641496DEST_PATH_IMAGE018
为迭代次数。
本发明是一种快速、高精度的基于重力不同阶垂直梯度的构造位置追踪方法。
本发明将两种利用重力数据不同阶垂直梯度特征值的边界识别方法组合，形成一种全新的空间成像方法；
方法中寻找空间不同阶垂直梯度特征值交点的的详细实施方案。
本次发明的的方法，对后续的勘探与地质解释提供可靠依据。
实施案例：
东海西湖凹陷构造划分具体实施实例
1). 收集东海西湖凹陷的自由空气重力异常（图2）；
2).通过向下延拓或空间数据插值，获得三维空间重力异常数据体，（图3）。
3).计算三维空间重力异常数据体的阶跃边界识别方法（FSTE）与正则化倾斜角法（TDX）两种边界识别结果的空间三维数据体（图4）。
4).通过深度学习算法识别两个边界识别三维空间数据体中重合的极值位置，这个位置被认为成识别出来的构造边界位置（图5）
5).根据构造追踪方法完成西湖凹陷内部构造划分（图6）
各附图的详细说明：
图1，基于重力不同阶垂直梯度的构造位置追踪方法方法的技术实施流程；
图2，东海陆架盆地西湖凹陷地区的自由空气重力异常数据，其网格分辨率为1’×1’；
图3，对自由空气重力异常（图2）进行向下延拓处理获得下半空间三维重力异常数据体；
图4，对（图3）进行TDX和FSTE转换，获得两种边界识别三维数据体；
图5，通过深度学习算法识别两个边界识别三维空间数据体（图4）中重合的极值位置，这个位置被认为成识别出来的构造边界位置，并截取一个剖面进行展示结果；
图6，根据图（5）结果划分东海陆架盆地西湖凹陷地区的构造分布。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法，其特征
在于，包括：
通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果；
采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置，即为构造的位置。
2.根据权利要求1所述的基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置
识别方法，其特征在于，所述通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果包括求取地下异常体的三维重力异常场的一阶垂向梯度和二阶垂向梯度：
三维重力异常表示为公式（1）
Figure DEST_PATH_IMAGE001
(1)
式中V为重力位，k为密度和万有引力常数有关的常量，N为地质体的构造指数，（x0,，z0）为场源中心坐标，（x，z）为观测点坐标；
通过公式(1)可以推导出三维重力异常的一阶垂向梯度为公式(2)
Figure 220288DEST_PATH_IMAGE002
(2)
其中，y是南北方向坐标，x是东西方向坐标；
垂直梯度零值点水平位置与场源深度的对应关系为公式（3）：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
(3)
同样的，通过公式（1）推导出三维重力异常的二阶垂向梯度为公式（4）
Figure 75111DEST_PATH_IMAGE004
(4)
二阶垂直梯度的零值点水平位置与场源深度的对应关系公式（5)：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
(5)
联立公式（3）与公式（5），可得当z-z0=0，即地质体埋深为0时，不同阶垂直梯度的零值点相交于场源的真实位置（x0,y0）。
3.根据权利要求1所述的基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置
识别方法，其特征在于，所述采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置包括：
采用稳定向下延拓的水平迭代法，利用向上延拓数据和不同阶水平梯度计算向下延拓的数据，其基本公式为：
Figure 261373DEST_PATH_IMAGE006
(6)
其中
Figure 391003DEST_PATH_IMAGE008
为在观测面h上的重力异常，h为向下延拓深度，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为在地表观测的重力异常；
垂直梯度的计算会增大噪声的干扰，为此采用拉普拉斯方程来计算异常的高阶垂直梯度：
Figure 143058DEST_PATH_IMAGE010
(7)。
4.根据权利要求1所述的基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置
识别方法，其特征在于，所述采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置还包括：
进行迭代计算，迭代过程如下：
S1，将向下延拓的数据
Figure DEST_PATH_IMAGE011
向上延拓获得
Figure 106466DEST_PATH_IMAGE012
；
S2，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
S3，
Figure 311183DEST_PATH_IMAGE014
；
S4，将
Figure DEST_PATH_IMAGE015
的修正量；
Figure 713345DEST_PATH_IMAGE016
S5，重复S1至S4，直到
Figure DEST_PATH_IMAGE017
均方差小于某一给定值；
S6，最终的向下延拓结果为
Figure 537818DEST_PATH_IMAGE018
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为迭代次数。
CN202110025350.3A 2021-01-08 2021-01-08 一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法 Pending CN112596113A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110025350.3A CN112596113A (zh) 2021-01-08 2021-01-08 一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110025350.3A CN112596113A (zh) 2021-01-08 2021-01-08 一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112596113A true CN112596113A (zh) 2021-04-02

Family

ID=75207291

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110025350.3A Pending CN112596113A (zh) 2021-01-08 2021-01-08 一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112596113A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113486503A (zh) * 2021-06-24 2021-10-08 西南交通大学 一种重力及梯度异常正演方法
CN113835133A (zh) * 2021-05-31 2021-12-24 吉林大学 一种空间重力水平梯度场源分布成像方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104280784A (zh) * 2013-07-12 2015-01-14 中国石油天然气集团公司 一种重力识别小断裂的方法
CN107153221A (zh) * 2017-06-28 2017-09-12 吉林大学 一种重力构造识别的不同阶梯度比值法
CN110687610A (zh) * 2019-09-19 2020-01-14 长安大学 一种基于重磁数据相关性分析的场源定位及属性识别方法
US20200379141A1 (en) * 2019-05-30 2020-12-03 Chinese Academy Of Geological Sciences Method and system for processing gravity and magnetic data in geological resource exploration

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104280784A (zh) * 2013-07-12 2015-01-14 中国石油天然气集团公司 一种重力识别小断裂的方法
CN107153221A (zh) * 2017-06-28 2017-09-12 吉林大学 一种重力构造识别的不同阶梯度比值法
US20200379141A1 (en) * 2019-05-30 2020-12-03 Chinese Academy Of Geological Sciences Method and system for processing gravity and magnetic data in geological resource exploration
CN110687610A (zh) * 2019-09-19 2020-01-14 长安大学 一种基于重磁数据相关性分析的场源定位及属性识别方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
明彦伯: "重磁不同阶梯度联合的场源分布反演方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
马国庆等: "重磁数据稳定向下延拓的水平导数迭代法", 《地球科学》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113835133A (zh) * 2021-05-31 2021-12-24 吉林大学 一种空间重力水平梯度场源分布成像方法
CN113486503A (zh) * 2021-06-24 2021-10-08 西南交通大学 一种重力及梯度异常正演方法
CN113486503B (zh) * 2021-06-24 2023-05-23 西南交通大学 一种重力及梯度异常正演方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Fedi DEXP: A fast method to determine the depth and the structural index of potential fields sources
Beiki Analytic signals of gravity gradient tensor and their application to estimate source location
Lev et al. Unmanned airborne magnetic and VLF investigations: Effective geophysical methodology for the near future
Eppelbaum Geophysical potential fields: geological and environmental applications
CN108896040B (zh) 天空海一体化水下潜器惯性/重力组合导航方法和***
WO2009092992A1 (en) Geophysical data processing systems
CN112596113A (zh) 一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法
Wang et al. A Delaunay triangulation-based matching area selection algorithm for underwater gravity-aided inertial navigation
CN110361788B (zh) 一种空-地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法
CN113514900A (zh) 基于密度约束的球坐标系重力和重力梯度联合反演方法
Abdelrahman et al. Magnetic interpretation using a least-squares, depth-shape curves method
CN111651711A (zh) 一种地质勘查钻孔地理空间数据坐标转换方法
Miky et al. A combined contour lines iteration algorithm and Delaunay triangulation for terrain modeling enhancement
Fairhead et al. Advances in airborne gravity and magnetics
CN110287620B (zh) 适用于地表观测面的球坐标系密度界面正演方法及***
CN108508479B (zh) 一种空地井立体重磁数据协同目标位置反演方法
CN107797148B (zh) 一种基于三维地质建模的航磁异常场分离方法及***
Oyeniyi et al. An application of softsign function (SF) filter to low-latitude aeromagnetic data of Tafawa-Balewa Area, Northern Nigeria for geostructural mapping and tectonic analysis
CN114398696A (zh) 一种碱性花岗型铀矿床三维精细建模方法
CN114280688A (zh) 一种基于无人机平台的地下人工空洞多物理场综合探测***及其运行方法
Wang et al. The spatial coordinates projection method for generating digital geologic cross sections from the multi-source terrain and geologic data
Al-Hadithi et al. Using source parameter imaging technique to the aeromagnetic data to estimate the basement depth of Tharthar Lake and surrounding area in Central Iraq
Schiavone et al. Near‐station topographic masses correction for high‐accuracy gravimetric prospecting
Beshr et al. Using modified inverse distance weight and principal component analysis for spatial interpolation of foundation settlement based on geodetic observations
KR101585921B1 (ko) 중력 변화율을 이용한 지하 터널 검출방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210402

RJ01 Rejection of invention patent application after publication