简介：坐标变换法通过将物理空间的曲网格映射为计算空间的矩形网格,将起伏地表转化为水平地表,同时将物理空间的波动方程转化为计算空间的波动方程,在计算空间完成数值模拟,坐标变换的方法对处理起伏自由边界具有较好的适应性和应用效果。本文在传统坐标变换方法的基础上,根据计算区域速度差异采用不同的网格大小和采样时间步长,提出了一种基于时空双变网格的起伏地表坐标变换正演模拟方法。在编程实现算法的基础上,通过典型模型波场模拟试算结果分析可知：（1）变网格方法与常规方法波场模拟误差在0.5%左右;（2）变网格方法计算效率视不同的变网格区域面积及变网格大小可提高几倍量级,在本文模型和计算参数下提高约5倍。（3）在满足模拟精度及频散条件要求下,变网格方法较全局细网格算法能显著节约计算内存。为此,针对起伏地表数值模拟,本文方法具有较高的模拟计算精度和一定的适应性。

简介：通过最新的全球地磁模型——CALS10K.1b,结合CALS3K.4与IGRF11模型,计算并分析了10000BC~1990AD期间中国大陆及邻近地区非偶极子（ND）磁场Z分量的时空变化。为了深入了解ND场的变化,从场源的角度,对2n（n=2-10）极子ND场及其对应的能量进行了分析。结果显示在研究期间ND场的变化可分为3个阶段。在10000BC-2500BC期间,ND场以正值为主并持续了近7500a,在2500BC-1500AD期间强度转弱为以负值为主并持续至1500AD,自此快速增强为以正值为主。东亚地区ND场异常基本在截断阶数（n）为3时即形成,且该异常区已在大陆地区内形成了封闭的圆形区域,这意味着前3阶的ND场占据了总ND场强度的大部分。ND场在核幔边界（CMB）处衰减较快,在地表处则趋于稳定。

简介：逆时偏移被认为是处理陡倾角断层、回转波和逆掩推覆构造最有效的成像方法。考虑到当今勘探对地下复杂构造体、薄互层和隐蔽储层的高分辨率成像需求，井间、井中地震资料成为地面地震资料的一个很重要的补充。但由于地面地震、井中地震和井间地震存在很大的频率差异，本文将相应的变网格算法应用到偏移中。另外，也将Lanczos滤波引入到波场外推计算中，从而可以很好地消除变网格引起的人为反射。试算表明，对比地面、井中和井间的偏移，可以看到微构造、陡反射层都得到了更好地刻画和描述。基于变网格的逆时偏移在储层预测和岩性解释方面有广阔的应用前景。

简介：地震波场数值模拟方法对理解和分析地震波的传播规律具有着重要的意义。弹性波动方程能够模拟地下介质的实际情况，为偏移和成像提供有效的依据。在弹性波波场数值模拟中，旋转交错网格数值模拟（RSM）修改了标准交错网格数值模拟（SSM）方法，将同类的参数定义在同样的节点上，拓宽了稳定性条件的约束，但在低速区会出现较严重的频散。变阶数差分方法是自适应空间算子长度方法的一种变化和推广。它以理论频散误差研究为基础，结合实际波场传播的情况进行误差计算，对不同速度匹配不同的差分阶数。本文研究了变阶数旋转交错网格数值模拟（VRSM），即是籽变阶数方法应用到RSM中，它可以很好地解决RSM在低速区域的数值频散问题，以及减少不必要的时间损耗；同时讨论了旋转交错网格的理论频散特性，并基于波场分离的方法分析了实际波场传播的频散误差，将原方法的应用范围由声波推广到剪切波，由理论值推广到时变值。在数值模拟试验中，VRSM将被应用于水平层模型和Overthrust模型。通过阶数分配以及相应波场传播效果和计算时间的分析，验证了该方法应用于复杂介质波场模拟中的实用性和有效性。实验的结果表明VRSM能够合理分配不同速度所对应的差分阶数，能保证计算的精确性，并合理控制计算的时间。

简介：通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO（FDAVO）技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法（BIDCMP）,它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场（MRF）作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率（MAP）准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。

简介：苏14井区属苏里格气田,地质情况十分复杂,主要表现为砂岩发育,但有效砂岩非均质性强,横向变化大,厚度较薄,在垂向上分布比较分散。属性分析已是目前寻找非构造油气藏的有效手段之一。本文利用叠前地震资料、叠前纵横波联合反演结果和叠后属性进行属性融合,不但保留了叠前所含的流体信息,而且利用了叠后数据的高信噪比特点。采用单步递归方法从多个属性中寻找最优的属性组合,利用概率神经网络方法训练测井曲线与地震属性之间的非线性关系,并用训练样本预测苏14井区的自然咖玛,提高地震资料的分辨率,较好地预测苏14井区的有效储层分布范围,为储层精细描述提供依据。