简介:在过去的十年中,传统的全波形反演(FWI)已广泛应用于实际地震资料的生产和研究中。虽然基础理论已确立,并通过将地震资料和精确求解波动方程得到的模拟地震波曲线之间的失配最小化产生高分辨率的地下模型,但是在实际工作中,对于更新模型参数来讲它仍然是一个具有挑战性的反演法。尽管可以用局部优化法解决最小化问题,但是由于问题的不适定性和非线性,会不可避免地朝着局部极小值进行收敛,如由于在记录的资料或不准确的初始模型中缺少低频FWI可能会收敛到局部最小。提出了一种用重构波场进行时间域全波形反演新方法(RFWI)。RFWI减小了正演模型数据精确求解波动方程作为常规FWI的约束,代之以使用一个l2近似解。通过最小化的目标函数(包括对数据失配和波动方程误差的惩罚),RFWI对地球模型进行估算并共同重建正演波场。通过扩大搜索空间,RFWI具有避免跳周期和克服一些与局部极小值相关的问题的能力。本文首先介绍了时域RFWI理论和实现情况,讨论了常规FWI和RFWI之间的异同;然后用2D合成实例证明了超越传统FWI的RFWI所具有的优点;最后在刚果海上2D拖缆数据集和墨西哥湾3D海底地震数据集上对RFWI在野外资料的应用情况进行了证明。
简介:利用2000~2008年的卫星高度计资料和QuikSCAT风场资料,反演了全球的海表的地转流和Ekman流,将两者合成后生成了0.5°×0.5°的逐周全球表层流产品。在计算Ekman流的时候,引入了权重函数,改进了Lagerloef方法中Ekman流在25°S和25°N上的不连续问题。分析表明:卫星资料反演的流产品能够反映出海表流场的特征,将其分别于TAO观测和SGUD流产品进行定量化的比较显示,所得流产品具有较高的反演精度和可信度,说明改进的方法是有效的。
简介:摘要:2021年全年新增风电装机容量4757万千瓦,增长为总量的七分之一,领跑世界。面对如此庞大的监管需求,上线一种新型智慧风电场结构用以优化检测效率、减轻运维负担,提升诊断准确性的必要性日益增长。智慧风场架构以数字化深度以及数字化转型为基础,其中物联网和互联网的应用为主要策略。物联网提供数据互通的渠道,并且能够促进商业模式的更迭。互联网则作为其智能性的依靠,提升发电并网以及故障诊断的整体性能水平。为此,本文将针对“物联网+互联网”的模式提出一种智慧风场的新型结构。
简介:摘要:作为风电场开发前期的关键工作,风资源评估需要结合大量的测风、地形数据,优化微观选址,挖掘开发潜力。而复杂山地更具挑战,需要更加精确的预测,要求构建合适的CFD模型。基于此,文章对山地风场风资源预测及评估进行了分析。