简介:传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。
简介:针对祁连山冻土区DK-4井孔含水合物岩层构建岩石物理模型,分别采用K-T方程模型方法和区分填充模式的等效介质模型方法(模式I和模式II)。K-T方程主要模拟地震波在两相介质中传播,基于弹性模量计算速度;而等效介质模型主要依据对水合物地层介质的两种假设:模式I是将水合物作为孔隙填充物的一部分,模式II是将水合物作为岩石骨架的一部分。首先根据粉砂岩层段的测井数据提取了水合物地层骨架的物性参数,包括纵波速度、横波速度、密度、体积模量和剪切模量。然后依据水合物地层各主要成分的物性参数,建立了基于K-T方程的岩石物理模型和区分填充模式的等效介质模型。将两类模型的速度曲线分别与实际地层数据进行了对比:由K-T方程建立的岩石物理模型,其理论计算的速度偏离实际值;而区分填充模式的等效介质模型,其理论计算的速度符合实际值,并且填充模式II模型的速度曲线比填充模式I模型更接近实际地层情况。采用区分填充模式的等效介质模型,能够更好地实现对祁连山冻土区水合物粉砂岩地层的模拟。
简介:转换波技术是解决气云区成像问题的有效手段,而二极化现象则是制约转换波构造成像精度提高的一个重要因素。解决该问题的一个有效办法是二极化校正:将转换波速度分解为基本速度和速度扰动,分两步对转换波地震数据进行叠加速度分析和叠前时间偏移速度分析。柴达木盆地三湖地区天然气资源丰富,气云广泛发育,通过对三湖地区二维三分量地震数据的研究分析,发现该地区转换波二极化现象明显,对转换波的准确成像有较大影响。通过对转换波二极化校正方法的应用,不论是在叠加成像,还是叠前偏移成像都取得了较好的效果,提高了气云区转换波构造成像的精度。二极化校正对解决气云区转换波剩余静校正有重要促进作用,二极化校正与转换波剩余静校正的结合是陆上气云区转换波高精度成像流程中必不可少的环节。