简介：地下断层深度的估算是重力解释难题之一，我们试利用支持向量分类（SvC）法进行计算。使用正演和非线性反演技术，通过相关误错使检测地下断层深度成为可能。但必要有一个深度初始猜测值，而且这猜测值通常不是由重力资料得。本文我们介绍以SVC作为利用重力数据估算断层深度的一种手段。在这项研究中，我们假设一种地下断层深度可归为一种类型，SVC作为一个分类算法。为了有效地利用此SVC算法，我们基于一个正确的特征选择算法去选择正确的深度特征。本次研究中我们建立了一套基于不同深度地下断层的合成重力剖面训练集，用以训练用于计算实际的地下断层深度的SVC代码。然后用其它合成重力剖面训练集测试我们训练的SVC代码，同时也用实际资料验证了我们的训练SVC代码。

简介：全波形反演是一种高精度的地震成像方法，可以对地下介质物性参数模型进行准确的重构。然而在实际应用中，尤其是在三维复杂介质反演中，计算成本太大是该方法的一个重要缺陷。将混叠震源技术引入到频率域全波形反演中可以大幅度地降低计算成本，提高反演效率。但是使用震源编码技术也带来了两个问题：一方面，参与编码的各个震源之间会产生“串扰噪声”，导致反演结果中出现假象；另一方面，基于震源编码的频率域全波形反演方法周围噪声较为敏感，使该方法对含噪数据反演质量较差。本文引入一种频率组编码方法来压制“串扰噪声”，并基于震源编码技术提出一种频率域自适应全波形反演方法，通过一个与频率相关的自适应选择机制，将常规频率域全波形反演方法和基于震源编码的全波形反演方法联合起来，在保证反演质量的同时也最大程度地提高了反演效率。