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：对VSP资料进行偏移成像可提高井附近地下结构的成像分辨率。本文给出了一种基于局域化相空间波场分解的VSP偏移成像方法。此方法采用了基于Gabor-Daubechies紧标架的延拓算子(G-D延拓算子)及其高频渐近形式对相空间波场进行延拓;基于局部平面假设,提出了一种局部角度域相关成像条件。合成和实际VSP资料的偏移成像结果表明,在满足渐近展开的条件下利用G-D延拓算子的高频近似式能够有效的减少计算时间;采用局部角度域相关成像条件能够在不增加计算量的同时,有效减弱VSP成像剖面上的偏移假象。更多还原

简介：常规长排列非双曲动校正公式是在VTI介质中得到的,它不能满足任意空间取向TI（ATI）条件下的扩展.本文以VTI介质中非双曲动校正公式为基础,基于我们推导得出的ATI介质中精确四次时差系数解析解和NMO速度解析解,给出ATI介质中长排列优化的非双曲动校正公式.通过与各向异性射线追踪方法计算所得出的＂精确走时＂结果对比,研究表明优化后的非双曲动校正公式能精确地描述任意强弱、ATI介质中随测线方位变化的走时曲线,可以用来替代耗时、多偏移距、多方位的射线追踪方法正演拟合ATI介质中长偏移距反射走时,为利用非双曲时距的各向异性参数反演提供理论基础性认识。

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

简介：频率空间域地震波数值模拟具有独特的优势:可以同时模拟多源的波传播、每个频率之间独立并行地计算、计算频带选择灵活、不存在累计误差、容易模拟粘弹性介质中地震波传播。但是该方法的最大瓶颈是对于计算机内存的巨大需求。我们使用压缩存储系数矩阵的方法,极大地减少了计算机内存的需求量。同时为了减少短差分算子的数值频散,引用了频率空间域25点弹性波波动方程的差分格式,并使用了最小二乘意义下求出的优化差分系数。为了克服边界反射,采用了最佳匹配层吸收边界条件。数值模拟试验证明:用压缩存储系数矩阵及优化差分系数的频率空间域25点差分格式进行弹性波正演模拟,可以减少数值频散,提高计算精度。使用较大的网格间距,降低计算机内存需求,并保持较高的计算效率。该正演方法为后续弹性波偏移和弹性参数反演提供较好的基础。

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。