简介:Q因子估算是近地表吸收补偿提高地震记录分辨率最为重要的基础工作之一。我们采用了一种新的井地联合地震数据采集方式减小检波器耦合对Q因子估算的影响。在以激发井为中心的圆周上,按照井下检波器的设计深度,布置多口深度不同的接收井,将检波器直接安置在每口井的井底,以消除常规井间观测方式造成的检波器与井壁耦合对Q因子估算的影响。在此基础上,我们提出了一种不受激发影响的Q因子层析反演方法,利用模型数据就该方法的稳定性和可靠性进行了测试分析。使用两个不同的地震频带对大港油田实际近地表观测数据进行了吸收反演,反演结果表明,近地表的吸收系数远大于地下地层的吸收系数,近地表吸收补偿对于提高地震资料分辨率具有重要的现实意义。另外,两个频带反演得到了不同的Q因子,这在一定程度上支持了Q因子对频率依赖性的认识。
简介:为了探明介质的非完全弹性对瑞利型槽波传播的影响以及利用瑞利型槽波品质因子QR反演煤层碳化程度、裂隙、煤层厚度等煤层属性,在本文中,我们将复速度引入瑞利型槽波频散方程,计算了煤层瑞利型槽波的品质因子QR曲线;采用控制变量法,分析了瑞利型槽波品质因子QR随煤层厚度、煤层纵横波品质因子以及围岩纵横波品质因子的变化规律。研究表明:瑞利型槽波品质因子QR曲线与群速度曲线变化趋势一致;埃里相(Airy-phase)频率附近瑞利型槽波的品质因子QR最小,且埃里相频率随煤层厚度增加而减小;瑞利型槽波品质因子QR随煤层横波品质因子QS2的增大而增大。利用瑞利型槽波品质因子QR曲线可以实现对瑞利型槽波的吸收衰减进行补偿、对煤层厚度进行预测以及岩性成像。更多还原
简介:静冰压力是影响水工结构物安全运行的主要因素之一。现有静冰压力检测方法主要存在两个局限,一是实时性差,二是传统电阻应变式压力膜盒传感器因边壁效应影响测量结果的正确性。针对以上两个不足之处,作者基于反射式强度调制原理,研发了一种带杆伞状圆盘结构的压力膜盒静冰压力光纤传感器,实现了利用光纤传感技术检测静冰压力。我们用研制的新型光纤传感器在实验室完成了-30℃~5℃温度范围内冰生长过程中及5℃~-30℃温度范围内冰消融过程中静冰压力的测量试验。实验结果表明,与传统电阻应变式压力膜盒传感器相比,该传感器工作稳定、分辨率达0.02kPa、灵敏度达2.74×10-4/l(Pa,并可实现自动连续测量。
简介:静冰压力是影响水工结构物安全运行的主要因素之一。现有静冰压力检测方法主要存在两个局限,一是实时性差,二是传统电阻应变式压力膜盒传感器因边壁效应影响测量结果的正确性。针对以上两个不足之处,作者基于反射式强度调制原理,研发了一种带杆伞状圆盘结构的压力膜盒静冰压力光纤传感器,实现了利用光纤传感技术检测静冰压力。我们用研制的新型光纤传感器在实验室完成了-30℃~5℃温度范围内冰生长过程中及5℃~-30℃温度范围内冰消融过程中静冰压力的测量试验。实验结果表明,与传统电阻应变式压力膜盒传感器相比,该传感器工作稳定、分辨率达0.02kPa、灵敏度达2.74×10-4/kPa,并可实现自动连续测量。更多还原
简介:相干体是一种能够有效反映断层和裂缝等地质上非连续性的地震资料解释工具。然而由于受到附近地层,尤其是具有较强反射系数的地层的影响,微小断层和裂缝在相干体的时间切片和纵剖面上仍然难以辨别。本文提出了一种基于局部直方图规定化的相干体增强方法,实现相干体中的微小断层和裂缝的增强。与传统直方图规定化方法不同,本文方法处理三维相干体时不需要对数据进行离散化以统计其分布情况。在将相干体划分为若干子块后,以相干体整体的分布函数作为每个子块内的目标分布函数进行直方图规定化。另外,相邻子块的部分区域需要重叠,以克服分块产生的边界效应。对实际数据的处理结果表明,该方法可以提供更多的微小断层和裂缝的细节信息。
简介:提出一种对整幅高光谱图像的稀疏表示结果进行直接显示的方法,图中不仅包含了稀疏表示中保留的光谱信息,还可显示整幅图像的空间信息。稀疏表示后,将字典中的各有效原子根据光谱特性选择颜色标签,之后根据稀疏系数进行混合颜色显示,此时的图像能够同时满足可分性及距离保持特性。针对局部地物时,提出的单像素混合阵列表示法及改进的裂片纹理技术能够直观且完整的显示出每个像元的具体组成情况,还能够根据所生成图像中的信息对原始HSI进行重建,进而提高数据的利用率。该模型不仅能够良好地显示地物的空间特性,同时能够显示稀疏系数的组成,同时单像素混合阵列表示法及裂片纹理技术弥补了混合像素彩色显示中颜色表达混乱的弊端。对真实地物数据进行实验,结果证明该模型产生的彩色图像具有良好的视觉效果及可分性,满足距离保持特性。
简介:地震数据规则化是地震信号处理中一个重要步骤,近年来受到广泛关注的压缩感知技术已经被应用到地震数据规则化中。压缩感知技术突破了传统的Shannon-Nyqiust采样定理的限制,可以用采集的少量地震数据重构完整数据。基于压缩感知技术的地震数据规则化质量主要受三个因素影响,除了受地震信号在不同变换域的稀疏表达和11范数重构算法的影响外,极大地取决于地震道随机稀疏采样方式。尽管已有学者开展了2D地震数据离散均匀分布随机采样方式研究,但设计新的稀疏采样方案仍然很有必要。在本文中,我们提出满足Bernoulli分布规律的Bernoulli随机稀疏采样方式和它的抖动形式。对2D数值模拟数据进行四种随机稀疏采样方案和两种变换(Fourier变换和Curvelet变换)实验,对获取的不完整数据应用11范数谱投影梯度算法(SPGL1)进行重构。考虑到不同随机种子点产生不同约束矩阵R会有不同的规则化质量,对每种方案和每个稀疏采样因子进行10次规则化实验,并计算出相应信噪比(SNR)的平均值和标准偏差。实验结果表明,我们提出的新方案好于或等于已有的离散均匀分布采样方案。
简介:边界识别是重磁数据解释中的常用方法之一,依据其结果可划分出地质体的水平范围。边界识别结果受地质体埋深及导数计算误差的影响所识别边界与真实边界之间存在一定的差距,且边界识别法无法直观地给出地质体的深度信息。为了获得异常体的水平位置和深度信息,本文提出空间归一化边界识别方法,其对不同深度的边界识别函数进行归一化计算,空间归一化边界识别法的最大值对应于异常体的水平位置和深度。常规边界识别结果的误差随理深的减小而减小,而空间归一化边界识别法是通过最大值来判断地质体的位置,最大值是在地质体处获得,因此归一化边界识别方法所获得的结果是准确的。通过理论模型试验证明归一化边界识别方法能有效地完成异常体的水平位置和深度的计算,所获得的水平位置和深度信息与理论值相一致,为下一步的勘探计划提供了更加可靠的依据。将其应用于实际航磁数据的解释,获得了断裂的具体分布形式。更多还原