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海洋多道地震数据建模和成像是获取洋壳速度和构造信息的重要手段。海水层的存在使得多道地震拖缆接收到的折射波走时信息仅仅存在于较远的炮检距, 近炮检距被强振幅海底反射波覆盖, 制约了走时数据拾取和反演效果。本文基于波动方程的Kirchhoff积分法, 成功实现了多道地震数据向下延拓, 获取到了更大炮检距区间的初至折射波走时拾取, 并将其应用于洋中脊新生洋壳2A/2B层的合成多道地震数据走时反演。比较向下延拓前后的走时拾取范围及走时反演结果表明, 向下延拓法能够保持地震波场的运动学和动力学特征不变, 在共炮集数据的更大炮检距范围内进行初至折射走时拾取, 从而增加反演的数据选择和浅层射线覆盖, 反演结果能更加准确地分辨出洋壳2A/2B层界面, 并得到更高的分辨率和更准确的速度结构剖面。 相似文献
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台风的风暴潮是台风引发的一种重要次生灾害,对沿海城市带来的威胁是多方面的。及时准确地预报风暴潮,对沿海地区采取合理措施减少人员伤亡和经济损失具有重要意义。本文利用长短期记忆神经网络 （LSTM） 模型,综合考虑风速、
风向、气压等气象因素和前时序的潮位数据,建立了风暴潮的临近预报模型。结果表明,基于 LSTM 的临近预报模型具有相当的预报技巧,利用前时序的风速和风向数据以及潮位数据建立的模型可对风暴潮潮位进行准确地预测。研究还表明,仅考虑前时序潮位的预测模型误差最大,考虑气压后的模型预测能力有一定进步,而考虑风的要素以后,预测的效果提升更为明显。 相似文献
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在浅层工程折射地震测量中 ,通常采用相遇观测系统采集数据和相应的解释方法进行解释 ;对于单边观测采集方法由于与其相应的解释方法较少而少被采用。本文提出 1种方法简单、精度可靠、可直接利用同一点相邻 2排列 2次观测的初至折射时间并适合于海洋走航式单边连续观测系统的折射初至资料解释方法。其精度基本与同观测段的采用相遇观测的差异时距方法解释的精度十分接近。该方法即适合于人工解释又适合于计算机自动解释。 相似文献
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为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
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海洋走航式单边连续观测地震折射波△t解释方法——1种新的浅层折射单支时距曲线解释方法 总被引：2，自引：1，他引：2
在浅层工程折射地震测量中，通常采用相遇观测系统采集数据和相应的解释方法进行解释；对于单边观测采集方法由于与其相应的解释方法较少而少被采用。本文提出1种方法简单、精度可靠、可直接利用同一点相邻2排列2次观测的初至折射时间并适合于海洋走航式单边连续观测系统的折射初至资料解释方法。其精度基本与同观测段的采用相遇观测的差异时距方法解释的精度十分接近。该方法即适合于人工解释又适合于计算机自动解释。 相似文献
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速度在地震勘探中十分重要,压制多次波、偏移成像和地震反演都需要准确的速度模型。为了高效和准确的获取速度模型,基于时间域精细速度建模方法,利用疑似含气区的二维多道地震资料,针对初始模型、层位约束和基于人工速度拾取的速度反演3个方面开展了试验,探讨实际资料中时间域精细速度建模方法的关键点和效果。试验表明:无需人工速度拾取,时间域精细速度建模能够实现浅地层速度的准确反演,进而高效地完成浅地层速度异常的识别;层位约束能提高速度建模的效率和精度;在地层结构复杂区域,人工速度拾取有利于时间域精细速度建模。 相似文献
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底辟、高角度的断裂、滑塌等构造在南海神狐海域广泛发育,它们为天然气水合物的形成提供了良好的流体运移通道。为了提高试采区内天然气水合物地震数据的成像精度,尤其是断层及断裂结构的成像精度,开展了一套专门针对天然气水合物的精细速度模型构建方法,初始速度模型建立以CVI约束速度反演为基础,通过时间偏移域内剩余速度分析与拾取方法进行初始速度模型优化,采用基于层速度的弯曲射线叠前时间偏移来提高信噪比,在初始速度模型优化的基础之上,以剩余曲率法为基础的层析速度反演来完成深度域层速度的迭代与更新,最后通过叠前深度偏移实现试采区天然气水合物精细地震成像。通过对南海神狐海域试采区的实际应用结果表明:BSR的连续性更好;波组特征更加明显,同相轴连续性增强,利于解释人员进行层序划分;复杂构造成像清晰,有明显的强反射特征,底辟构造成像清晰;浅层小断层更加清楚,层间反射清晰,大断面归位合理,细节更清楚;能为新的成藏模式及现场钻井风险提示提供必要的数据依据。 相似文献
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近年来,混合震源采集技术在海洋勘探中发展迅速,由于其高效的采集方式,以及能够获取高质量的地震数据而受到青睐。对混合震源数据进行有效的混采分离是混合震源采集技术成败的关键,本文结合近年来发展火热的卷积神经网络(CNN)方法并根据地震资料的特点,提出了一种基于神经网络模型的数据驱动混采分离方法。通过制作的两万余个样本的混采数据集进行训练,获得混采分离模型,通过测试集的试验以及与常规混采分离方法进行对比,结果表明本文采用的CNN混采分离方法具有较高的分离精度,且效率很高。 相似文献
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利用1921–2020年的海平面气压、海平面高度、热含量数据以及海冰密集度作为太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）指数的预报要素,建立了关于PDO指数时间序列预测的多变量长短期记忆（Long Short Term Memory, LSTM）神经网络模型,对比分析了2011–2020年不同时间序列预测模型的PDO指数预测结果,最后利用多变量LSTM神经网络模型实现了2021–2030年的PDO指数预测。结果显示,多变量LSTM神经网络模型的预测值与观测值经过交叉验证后的平均相关系数和均方根误差分别为0.70和0.62;PDO未来10年将一直处于冷位相,PDO神经网络指数出现两次波动,于2025年出现最小值。相比于其他时间序列预测模型,本文采用的多变量LSTM神经网络模型预测结果误差小、拟合效果好,可以作为一种新型的预测PDO指数的手段。 相似文献
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塔里木盆地塔中隆起南坡上奥陶统礁滩相带的发现及油气勘探意义 总被引：7，自引：0，他引：7
从沉积演化研究入手,认为塔中南坡与北坡具有相似的构造和沉积演化背景;建立塔中北坡已发现礁滩相的地震解释模型,对南坡地震资料重新进行了精细解释,识别出塔中隆起南部斜坡具有与塔中隆起北坡相似的坡折带地震反射特征,发育大型台地边缘礁滩相沉积;在地震资料识别出的礁滩相带部署钻探了地质探井,发现了巨厚的海相地层礁滩相沉积,有望找到与塔中北坡坡折带类似的生物礁型亿吨级整装含油气新区带,油气勘探意义巨大。 相似文献
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基于南海西沙海域天然气水合物二维高分辨率多道地震数据资料,使用Geovation地震资料处理系统的高密度双谱速度分析方法进行处理。在叠前时间偏移处理后的道集基础上,进行高密度双谱非双曲线型NMO自动拾取,最终获得解决各向异性问题后的叠前时间偏移剖面。分析结果表明,高密度双谱速度分析技术实现了速度逐道逐点的自动拾取,提高了时间方向的分辨能力、空间方向的分析密度,可以充分挖掘水合物地震数据的潜力。高密度双谱速度分析方法在提高处理质量的同时,可以帮助判定水合物的富集层位,研究似海底反射层附近的详细速度结构,为西沙海域水合物地震资料综合解释提供依据。 相似文献
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海平面变化包含多种不同时间尺度信息，传统的预测方法仅对海平面变化趋势项、周期项进行拟合，难以利用海平面变化的不同时间尺度信号，使得预测精度不高。本文基于深度学习的预测模型，提出一种融合小波变换（wavelet transform，WT）与LSTM （long short-term memory，LSTM）神经网络的海平面异常组合预测模型。首先利用小波分解得到反映海平面变化总体趋势的低频分量和刻画主要细节信息的高频分量；然后通过LSTM神经网络对代表不同时间尺度的各个分量预测和重构，实现海平面变化的非线性预测。基于该模型的海平面变化预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为12.76 mm、9.94 mm和0.937，预测精度均优于LSTM和EEMD-LSTM预测模型，WT-LSTM组合模型对区域海平面变化预测具有较好的应用价值。 相似文献
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研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。 相似文献
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基于二元LSTM神经网络的船舶运动预测算法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
在海况环境下,进行船舶运动预测时。由于惯性传感器采集系统本身的电学特性,会产生误差偏移,影响预测的准确性。针对这一问题,在常规长短期记忆网络（LSTM）的基础上,设计改良了一种二元的LSTM网络架构。在船舶运动仿真平台上进行模拟船舶升沉运动实验,并通过惯性传感系统测量仿真平台实时积分位移进行计算验证。验证统计该网络预测结果峰差值均方差0.64%,均值均方差0.42%,峰值均方差0.57%,证实该网络较常规LSTM在船舶运动预测领域具有更好的针对性和适应性,更准确的对船舶运动进行预测。 相似文献
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新场沙溪庙组气藏是国内典型的低渗致密砂岩气藏,储层具有＂纵向厚度大、平面展布广、盖层遮蔽性能好、盖层与产层应力差值明显＂等适合于大型加砂压裂改造的地质基础和条件。气藏前期采用中小规模压裂时,单井压后表现出了＂产量递减快、稳产效果差＂等不利于气藏提高采气速度和整体采收率的状况。大型压裂是增加人工裂缝半长,延长气井采气寿命,提高开采效益的重要手段。通过对制约和影响大型加砂压裂改造效果的系列关键工艺技术的攻关研究,研发出了低伤害压裂液体系,提出了压裂液强化破胶和高效返排工艺,并对大型压裂施工参数进行优化设计,最终形成了以＂大砂量、大排量、中—高砂浓度、强化破胶＂为特色,以造长缝为核心的大型压裂关键工艺技术方法,并成功完成了最大加砂规模200.5 m^3的超大型水力加砂压裂现场试验。现场应用实践表明,大型压裂具有＂稳产效果好、勘探评价效益优＂的特点。 相似文献