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：本文提出基于原始含表层多次波数据实现叠前共炮集地震数据插值。相对于利用相邻道的信息变换或外推插值用于缺失的地震数据重建，本文方法利用表层多次波数据互相关构建准一次波，将蕴含在表层多次波数据中的，而在采集记录中表现为缺失的近炮检距信息提取出来，并在滑动时间空间窗内采用最小二乘匹配滤波和均方根振幅校正方法进行准一次波校正而后用于数据插值重建。本文方法适用于表层多次波比较发育，同时又存在数据缺失尤其是近炮检距数据缺失情况。方法易于实现，不需多次波和一次波的提取，利用多次波中蕴含的信息实现缺失的地震数据弥补，为含有表层多次波的数据进行近炮检距地震信息的插值重建提供了一个很好的思路。

简介：本文将相干成像用于WVSP数据的一次反射波和下行地表多次波的成像中,通过对叠加次数分布的分析,发现一次反射波相干成像的成像范围小但在井位置处的叠加次数高;下行地表多次波相干成像的成像范围大而在井位置处的叠加次数少。基于此,本文尝试利用一种WVSP的联合相干成像方法来解决这一问题。该方法利用WVSP的直达波与下行地表多次波和直达波与一次反射波来进行联合相干成像。这种联合相干成像方法在有效拓宽成像面积的同时增加了覆盖次数(特别是在井旁),使干涉记录中的虚假同相轴得到了有效地压制,提高了成像剖面的信噪比,使成像结果更加可靠。正演模拟得到的WVSP合成记录和野外实际采集到的WVSP数据处理结果均表明这种方法的有效性。更多还原

简介：正则化因子的选择方法决定了正则化方法的稳定性和准确度。在分析改进的奇异值分解法与正则化方法的关系的基础上，给出一个正则因子计算公式。数值模拟试验表明改进的奇异值分解法和正则化方法适应低信噪比。当信噪比低于30时正则化方法比奇异值分解法结果更好，当信噪比高于30时奇异值分解法更优。采用本文提出的正则因子的正则化方法可以适用于实际核磁测井的低信噪比（5〈SNR）情况。数值模拟及实际资料的计算实验表明，改进的SVD反演算法与正则化方法都具有适应低信噪比、求解速度快等优点，可以满足核磁共振测井工作的需求。

简介：野外空间采样密度的提高将增加室内数据分析的工作量，常规的基于地震数据的点与线分析方法有一定的局限性。本文简要说明空间子集的抽取方法，列举了正交子集和斜交子集的特点，并通过三维可视化展示了子集数据的空间特性。提出在数据处理中利用子集的时间切片：（1）分析地震道空间分布的均匀性和规则性；（2）研究面波及规则干扰的空间分布特点；（3）检测叠前数据中的异常信息；（4）监控叠前去噪的效果。实际数据的应用结果表明基于空间子集的分析方法是一种独特有效的地震数据分析方法，从另一种视角观察地震数据，可以发现其中某些新的特征，以提高处理人员对数据的洞察能力。

简介：阻抗张量元素的计算是在大地电磁测深数据处理的重要一步。按照常规,阻抗张量被定义为以Zxx,Zxy,Zyx,和Zyy为元素的2×2矩阵。在本次研究中,6个元素的阻抗张量的计算使用了一个含有Zxx,Zxy,Zyx,Zyy,Zxz和Zyz分量的2x3矩阵。对上述两类阻抗张量元素的属性进行了分析。利用由印度古吉拉特邦卡奇沉积盆地采集的5个分量大地电磁数据测试了文中的方法。从视电阻率和相位的计算中我们是观察到在大部分的频带范围内4个元素阻抗和6个元素阻抗Zxy和Zyx两类元素区别不大。然而,较长周期时间的数据,如超过100秒,观察到视电阻率的增加和相位的减少。我们还注意到,倾子幅度在大部分时间几乎是零,但较长周期（超过100秒）,逐渐呈增加的趋势。卡奇沉积盆地的地电断面表明在较长的周期内浅层近水平层和深层异常高电导性的不均质层都可能是引起大的Hz分量的原因。这表明,磁场垂直分量Hz对在大的2D/3D结构区域内的电场参数估计发挥的重要作用。

简介：随着全张量重力梯度（FTG）测量技术的不断发展,重力梯度数据的三维反演技术在油气和矿产勘探中日益受到重视与关注。为了快速处理和解释大规模的高精度数据,图形处理器GPU（GraphicsProcessingUnit）和预处理分解技术（Preconditioningmethods）在地球物理反演中的使用变得十分重要。本文结合对称逐次超松弛（SSOR）技术与不完全乔列斯基分解共轭梯度算法（ICCG）提出改进的预处理共轭梯度法,并考虑到方法预处理分解占用额外的时间,开发该算法的GPU并行算法来提高加速效果。然后通过含噪的模型数据反演来证明改进的并行预处理方法在三维全张量重力梯度数据反演中的适应性。由此,基于NVIDIATeslaC2050GPU的并行SSOR-ICCG算法和在2.0GHzCPU上的串行程序比较,达到了大约25倍的加速比。最后,我们将该算法应用于美国路易斯安那州南方Vinton盐丘的实测航空重力梯度数据反演中,反演出良好的反演结果,验证了该方法在三维全张量重力梯度数据快速反演中的优势和可行性。

简介：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，由于数据挖掘具有出色的非线性建模能力和自组织学习能力，因此可以在复杂储层的测井解释中发挥作用。本文用数据挖掘方法识别复杂储层的岩性。将岩性识别作为一种分类任务建立数据挖掘流程，包括特征提取、特征选择和建立模型等步骤。本文用独立成分分析法从测井曲线中提取信息；然后使用分支定界算法寻找最佳的特征子集，并消除冗佘信息；最后采用C5．0决策树算法建立分类模型的测井曲线。模型和实际测井数据吻合较好，表明在复杂油藏的研究中数据挖掘方法是有效的。

简介：本文提出了基于测井、VSP和地震数据拟合的子波估计方法,从输入输出都包含随机噪声的统计模型出发,采用相关性拟合技术来提取子波。拟合度和误差分析为整个过程提供了定量的质量控制手段,可以评估数据拟合和子波估计的可靠性。实际数据试算表明,该方法在含有噪声的实际数据中稳定而有效,在地震频带内的子波估计和数据拟合是可靠的。该方法无需对子波相位和振幅谱进行任何假设,其主要优点在于确定相位的能力。

简介：浅层面波法调查表层速度结构多用于非沙漠区的工程与环境领域。本文利用多道面波分析(MASW)技术针对塔克拉玛干沙漠地区特殊地质情况,对所采集的浅层多道面波资料进行处理分析得到沙漠区表层速度结构;同时对该地区所获得的地震大炮记录上的面波进行了处理、分析和对比,探讨了沙漠区利用大炮面波法调查表层结构的可行性。实践表明,多道面波资料可以得到很好的浅层速度结构,而大炮记录则可得到详尽的深层地质结构,将二者相结合便得到测区表层60m范围内的速度结构信息,也证明了在沙漠区利用大炮面波记录提取表层地下介质结构是可行的。更多还原

简介：在井下微震监测中，各向异性模型用来获取事件位置和给出对介质实际描是十分有用的。在各向异性介质中，因为横波的分裂和奇异点的出现，使得波场的结构变得复杂。我们的研究展示了对强烈各向异性VTI介质利用速度模型校准和双偶极震源进行常规处理和运动学反演的结果。因小走时的拟合差，常用的质量评价标准，不是总正确的，人工加入各向同性介质层以降低拟合差，也可能产生非物理模型，负泊松比，事件位置的位移，

简介：孔隙结构特征及类型划分对低渗透储层勘探开发至关重要,基于多重分形理论与核磁共振实验,对东营凹陷南坡沙河街组沙四段（ES4）复杂低渗透砂岩进行孔隙结构研究。首先,根据岩心物性、铸体薄片、压汞等资料所反映的孔隙结构参数差异,将研究区的岩石孔隙结构类型划分了3大类5小类;然后,针对不同类型岩石的核磁共振T2谱进行插值并计算其对数坐标下的一维、三维分形维数以及多重分形谱,并提取多重分形参数奇异性强度α、分布稠密度f（a）,结果显示孔隙结构类型不同,盒维数尤其是多重分形参数值差异明显,孔隙结构好,其a、f（a）偏向高值,以此划分孔隙结构类型与压汞、薄片分析结果基本一致;最后,将该方法应用到核磁共振测井剖面上,应用效果较好,表明多重分形是核磁共振T2谱的一种属性,利用核磁测井T2谱多重分形特征及参数能够连续较好地评价低渗透砂岩孔隙结构类型与预测有效储层。

简介：河流动力学研究需要河底泥沙物性参数（孔隙率、渗透率和波速等）作为依据,机械取样和浅地层剖面探测是获取物性的重要途径。取样时的机械扰动使测试结果产生偏差,仅利用浅地层剖面数据获取河底特性有限,本文将两者结合起来开展反演研究。将取样测试的级配作为先验信息,进而根据Kozeny-Carman公式确定孔隙率和渗透率的关系。从浅地层剖面数据中提取了水-泥沙界面的声波反射系数。基于等效密度流模型,结合Kozeny-Carman公式和声波反射系数,提出了一种表层淤积泥沙参数反演方法。经过黄河库区试验,得到多个断面的密度和波速等参数,并获取泥沙物性参数的空间变化特征。对比发现,取样点的反演结果与测试结果较为一致,证明了本文提出泥沙参数反演方法的有效性。

简介：地震数据重构是地震数据处理的重要步骤之一,重构算法的精度、效率与抗噪性是地震数据重构技术的核心研究内容。研究针对傅里叶域凸集投影(POCS)算法,在定义的最优阈值评价标准基础上,提出了反比例阈值模型,该模型具有在大系数区间比指数模型更快下降速率、而在小系数区间比指数模型更慢下降速率,从而在保证弱反射信号重构精度的同时有效提高POCS地震数据重构算法计算效率。为提高反比例阈值对不同地震数据特点的适应性,在地震数据谱能量分布差异性特征分析基础上,研究提出了在反比例阈值模型分母上增加适应地震数据谱能量特征的因变参数,通过调节该因变参数获得适应不同地震数据特点的最佳阈值曲线,进一步提高算法的计算精度与计算效率。为了实现重构过程中随机噪音的自适应衰减,提高重构后地震数据信噪比,研究提出了数据驱动的加权回加系数计算策略,利用每次迭代对应数据驱动阈值占阈值区间的百分比获得加权回加系数。研究将新方法应用于模拟三维数据和实际三维地震数据,分析结果表明反比例阈值相对传统阈值在提高数据重构计算效率和精度方面具有明显的优越性,新提出的加权回加系数计算策略能有效提高重构数据的信噪比。

简介：常规的时间一空间域和频率一空间域预测滤波方法假设地震记录由地震信号和随机噪声两部分构成，即所谓的加噪声模型，但是，在对随机噪声进行估算时，又假设随机噪声可以通过预测误差滤波器由地震记录中进行预测，即所谓的源噪声模型。这种前后不一致的噪声模型降低了该类方法的去噪能力和保幅性能。为此，本文提出了一种基于反演的时空域随机噪声衰减方法。它首先从地震数据中估算预测滤波算子，该算子表征了地震信号的可预测性，自适应地描述了地震信号的空间结构。在得到预测误差算子之后，将该算子作为正则化约束引入到地震信号反演系统，由含有随机噪声的地震数据直接反演地震信号。不同于常规随机噪声衰减方法，该方法将随机噪声衰减问题归结为正则化约束下的地震信号反演问题，克服了常规方法噪声模型的不一致性问题。我们采用模型数据和实际数据进行了实验分析，并与常规方法进行了效果对比。实验结果表明：与常规方法相比，本文方法在噪声压制的同时，没有对有效信号产生明显伤害，具有更好的振幅保持能力。

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：具有较高自然频率的高灵敏度检波器在采集数据时可以通过压制低频信号来相对提高高频能量，但这也造成了其低频响应差的问题，如果将高灵敏度数据与常规数据进行优势组合，就可以达到拓宽频带的目的。为此，本文提出分频段匹配滤波的方法，即在保持常规数据低频优势的前提下，对其高频端进行匹配滤波，实现不同频带范围内的优势互补，从而改善地震记录。通过引入不同主频的雷克子波模拟得到具有常规数据和高灵敏度数据特点的理论模型，论证了分频匹配滤波方法的可行性。在对野外单炮地震记录处理中发现，分频匹配滤波方法拓宽了地震记录的有效频带宽度，提高了地震记录的分辨率。

简介：被动源地震数据包含丰富的低频信息,本文有效地提取并利用这些信息对缺失低频的主动源地震数据进行低频重构,提出了基于多正弦窗的被动源多窗谱重构方法,并给出了相应的多震源多道重构公式。与常规互相关法和常规反褶积法重构的被动源记录相比,该方法能重构出更为准确的相对振幅信息。通过分析被动源数据重构前后的频谱特性,发现被动源的低频特性在重构和去噪处理后能更明显的体现出来。并提出了一种用被动源数据重构主动源低频信息的方法,即在功率谱上进行匹配,并在频域进行补偿和平滑。最后进行了数值算例的验证,对低频重构后的数据进行了叠前深度偏移处理。能量匹配方法能够用被动源的低频信息有效地重构主动源缺失的低频信息,低频重构后的记录在偏移成像中能体现更多的细节信息和深部构造。

简介：我们介绍进为P-SV的近似线性思考系数方程的各向异性的参数在弱各向异性的HTI媒介挥动的Thomsen。从这，我们得到一个新、更有效、实际的思考系数方程。我们执行了到AVO属性的前面的建模，获得优秀结果。PP和PS思考数据的联合AVO属性分析能极大地减少歧义，获得更好的petrophysical参数，并且改进参数精确性。

简介：超宽带信号的数字化在很大程度上取决于采样时刻的准确性,因此是否具有高精度的可编程定时器是实现超宽带信号数据采集的关键.本文基于斜波发生器原理实现了高精度可编程定时电路,可编程计数范围为16bit,实际最小定时单位达8ps,折合采样频率高达50GHz,迄今为止尚未有关于同样指标产品的报道.该定时器已应用于作者研制的地质雷达信号数据采集系统中,取得了很好的实际应用效果.