公开(公告)号：CN113238284B

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202110496831.2

申请日：2021-05-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 曹书锦 ,  毛雅静 ,  郭晓旺 ,  杨博 ,  朱自强 ,  鲁光银 ,  马致远 ,  陈新跃 ,  邓意怀

IPC: G01V3/00

Abstract: 本发明公开了一种重磁快速正演方法，首先确定观测高度和地球物理模型，离散地球物理模型，提出虚拟线线观测网格/虚拟面面观测网格，获得含多个BTTB矩阵核矩阵，使用多尺度Haar小波构建一系列对应于不同层的核矩阵，从而实现基于多层级方法重磁快速正演方法。相比于传统多尺度Haar小波构建不同层的核矩阵需要原有计算并存储核矩阵导致内存消耗过大的问题，本发明仅需使用Toeplitz向量便可以构建不同层的核矩阵，从而极大的减少了内存消耗，提高了重磁正演计算效率。

公开(公告)号：CN113238284A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110496831.2

申请日：2021-05-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 曹书锦 ,  毛雅静 ,  郭晓旺 ,  杨博 ,  朱自强 ,  鲁光银 ,  马致远 ,  陈新跃 ,  邓意怀

IPC: G01V3/00

Abstract: 本发明公开了一种重磁快速正演方法，首先确定观测高度和地球物理模型，离散地球物理模型，提出虚拟线线观测网格/虚拟面面观测网格，获得含多个BTTB矩阵核矩阵，使用多尺度Haar小波构建一系列对应于不同层的核矩阵，从而实现基于多层级方法重磁快速正演方法。相比于传统多尺度Haar小波构建不同层的核矩阵需要原有计算并存储核矩阵导致内存消耗过大的问题，本发明仅需使用Toeplitz向量便可以构建不同层的核矩阵，从而极大的减少了内存消耗，提高了重磁正演计算效率。

公开(公告)号：CN113204057B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202110496846.9

申请日：2021-05-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 曹书锦 ,  郭晓旺 ,  杨博 ,  毛雅静 ,  陈新跃 ,  朱自强 ,  鲁光银 ,  邓意怀 ,  马致远

IPC: G01V3/38

Abstract: 本发明公开了一种基于多层级方法重磁快速反演方法，首先确定观测高度和地球物理模型，离散地球物理模型，提出虚拟线线观测网格/虚拟面面观测网格，获得含多个BTTB矩阵重磁正演核矩阵；构造基于多尺度Haar小波的插值算子和限制算子；通过插值算子和限制算子将大尺度观测数据向下采样，并不同层间逐一实现快速反演；进而考虑向下采样的数据可能丢失精度，进行后续校正反演。本发明极大的减少了内存消耗，提高了重磁反演计算效率，并保证了计算精度。

公开(公告)号：CN113204057A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110496846.9

申请日：2021-05-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 曹书锦 ,  郭晓旺 ,  杨博 ,  毛雅静 ,  陈新跃 ,  朱自强 ,  鲁光银 ,  邓意怀 ,  马致远

IPC: G01V3/38

Abstract: 本发明公开了一种基于多层级方法重磁快速反演方法，首先确定观测高度和地球物理模型，离散地球物理模型，提出虚拟线线观测网格/虚拟面面观测网格，获得含多个BTTB矩阵重磁正演核矩阵；构造基于多尺度Haar小波的插值算子和限制算子；通过插值算子和限制算子将大尺度观测数据向下采样，并不同层间逐一实现快速反演；进而考虑向下采样的数据可能丢失精度，进行后续校正反演。本发明极大的减少了内存消耗，提高了重磁反演计算效率，并保证了计算精度。

公开(公告)号：CN113096107B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202110424241.9

申请日：2021-04-20

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 曹书锦 ,  毛雅静 ,  鲁光银 ,  杨博 ,  郭晓旺 ,  陈新跃 ,  朱自强 ,  陶川溢 ,  邓意怀

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供一种基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法，确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，构建线性方程组，并获取欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算相应组合的估计区间的上/下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；构建基于B样条函数的多变量概率密度估计，并将欧拉解解集组合作为独立同分布采样投影至估计网格，计算网格计数，获取欧拉解概率密度分布结果，确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明引入分箱近似方法，将样本数据投影至估计网格，基于快速傅里叶变换实现估计网格与密度函数的离散卷积。

公开(公告)号：CN113096107A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110424241.9

申请日：2021-04-20

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 曹书锦 ,  毛雅静 ,  鲁光银 ,  杨博 ,  郭晓旺 ,  陈新跃 ,  朱自强 ,  陶川溢 ,  邓意怀

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法，确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，构建线性方程组，并获取欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算相应组合的估计区间的上/下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；构建基于B样条函数的多变量概率密度估计，并将欧拉解解集组合作为独立同分布采样投影至估计网格，计算网格计数，获取欧拉解概率密度分布结果，确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明引入分箱近似方法，将样本数据投影至估计网格，基于快速傅里叶变换实现估计网格与密度函数的离散卷积。