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基于三角位错的断层自动剖分方法,联合ALOS-2 InSAR和GPS同震位移数据反演了2015年尼泊尔MW7.8地震的发震断层参数及滑动分布.反演中基于赫尔默特方差分量估计方法确定InSAR、GPS水平向与垂直向的3种观测位移数据的相对权比.反演结果显示,方差分量估计方法定权得到的最大滑动量5.5 m,大于验前方差定权给出的5.1 m的结果,同时前者显示同震破裂沿东南方向传播至接近MW7.3最大余震区域,然后分别继续向北和东南传播约30 km,并形成一个滑动空区（slip gap）,而后者的结果没有表现出这种显著的滑动空区特征.方差分量估计定权得到的滑动模型能更好地解释观测到的InSAR同震形变场,其拟合残差标准差较验前方差定权的结果减小了2.5 cm,GPS的东和北分量的残差标准差分别减小了0.4 cm和0.9 cm.与两种不同的基于矩形位错的方法相比,利用方差分量估计的三角位错断层自动剖分方法的滑动误差均值和标准差相对最小,其中均值为0.037 m,标准差为0.028 m,表明该方法得到的滑动模型具有相对更好的无偏性和有效性. 相似文献
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叠前地震数据反演可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富、更有效的岩性信息,但叠前数据体的噪声及其它因素严重影响了AVO反演的稳定性,如何评估AVO反演结果的可靠性显得尤为重要.本文从贝叶斯理论出发,假定均匀先验分布、高斯噪音分布,推出不确定性分析方程,利用协方差矩阵中的方差描述反演问题的不确定性,模型研究显示反演不确定性与叠前信噪比、纵横波速度比、覆盖次数及反演采用的角度范围相关,方法预测的反演误差可定量解释反演结果的可靠性,为解释人员提供有效的质量监控手段. 相似文献
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近年来，远震走时层析成像方法有了长足的发展，在地下结构反演的研究中获得了众多成果。针对射线在台站下方覆盖率较差而导致远震反演方法对地壳速度约束不足的问题，本文提出了一种新的地壳异常体改正方法——对同一台站的相对走时残差进行求和平均去均值，消除了地壳中复杂的速度异常体对上地幔速度结构反演的干扰，反演结果具有更优的相对走时残差分布，同时反演得到的速度模型具有更小的数据方差。 相似文献
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井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法.该方法联合地震和测井等数据,先后开展数据驱动和模型驱动的波阻抗反演.首先,数据驱动部分使用井旁地震记录、测井导出的波阻抗曲线以及井插值低频阻抗曲线,搭建以双向门控递归单元为主要模块的波阻抗智能预测网络.其次,该网络预测的波阻抗的低频分量作为数据驱动初始模型,替代井插值初始模型而参与模型驱动部分.最后,模型驱动部分在地震数据匹配和数据驱动初始模型的共同约束下开展基于模型的反演,获得最终的波阻抗结果.合成数据和实际数据测试表明,本文方法相比于单一的数据驱动或模型驱动方法能获得更高分辨率和更高精度的波阻抗反演结果,从而为后续储层预测提供可靠的弹性参数分布. 相似文献
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岩相和储层物性参数是油藏表征的重要参数,地震反演是储层表征和油气藏勘探开发的重要手段.随机地震反演通常基于地质统计学理论,能够对不同类型的信息源进行综合,建立具有较高分辨率的储层模型,因而得到广泛关注.其中,概率扰动方法是一种高效的迭代随机反演策略,它能综合考虑多种约束信息,且只需要较少的迭代次数即可获得反演结果.在概率扰动的优化反演策略中,本文有效的联合多点地质统计学与序贯高斯模拟,并结合统计岩石物理理论实现随机反演.首先,通过多点地质统计学随机模拟,获得一系列等可能的岩相模型,扰动更新初始岩相模型后利用相控序贯高斯模拟建立多个储层物性参数模型;然后通过统计岩石物理理论,计算相应的弹性参数;最后,正演得到合成地震记录并与实际地震数据对比,通过概率扰动方法进行迭代,直到获得满足给定误差要求的反演结果.利用多点地质统计学,能够更好地表征储层空间特征.相控序贯高斯模拟的应用,能够有效反映不同岩相中储层物性参数的分布.提出的方法可在较少的迭代次数内同时获得具有较高分辨率的岩相和物性参数反演结果,模型测试和实际数据应用验证了方法的可行性和有效性. 相似文献
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波阻抗反演中的不确定性分析 总被引：6，自引：2，他引：4
在波阻抗反演中引入一种新的计算机统计分析方法,通过实际地震资料作Ｂｏｏｔａｔｚａｐ试验,用重采样的方法获取大量的地震数据集,对数据集中所有地震剖面的反演结果作统计分析,获取反演结果的均值,方差,量信区间等统计结果,分析波阻抗反演的不确定性。 相似文献
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地球物理反演是探索地下结构的最佳途径之一.地震波可以穿透到地球深部进行直接采样,是探测地球深部的主要方法.重力是结构体密度分布与地表观测点之间距离的体积积分效应,重力异常随着源深度的增加衰减很快,其对浅部结构的灵敏度明显优于地震数据.地震和重力联合反演能够相互补充和约束,提高空间分辨率,使反演结果更加稳定可靠.本文首先介绍了联系地震和重力数据的速度-密度经验关系,随后分别介绍了重震联合反演的3种常用方法—顺序反演、同步反演和交叉梯度反演,简要阐述了各种方法在国内外的应用情况.分析认为顺序反演将两类数据分开独立进行计算,原理简单,易于操作实现.但是该方法依赖于先验模型和速度-密度经验关系,可能存在分辨率较低区域(如模型边界)的误差放大效应.同步反演采用将地震和重力数据放在同一方程组中同时反演的策略,减弱了单一数据先验模型对结果的影响,但两种数据的同时运用势必引入数据权重分配问题.交叉梯度寻求不同物理参数模型在结构上的相似性,对潜在的岩石物性关系做了最少的假设,一定程度上降低了反演的非唯一性,但强制性地匹配模型的结构不一定完全符合地下介质的物性分布.因此使用交叉梯度方法反演时应注意模型的推导需要遵循客观标准,以控制模型的结构相似性和数据拟合度.最后指出重震联合反演中的速度-密度经验关系和数据的权重分配仍是值得探究的问题. 相似文献
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采用新近提出的多次波射线追踪正演算法,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘最优化反演问题,分析讨论了利用多震相走时资料进行联合反演成像的方法及技术.考虑到不同震相走时的拾取误差不同,反演算法中引入了不同震相种类数据的权系数; 由于同时反演速度模型和反射界面起伏中不同模型参数变化对走时影响程度的不同, Jacobi偏导矩阵元素中引入了不同参数的归一化因子; 另外,为了克服射线密度过大(或过小)区域速度模型的过度(或欠)更新问题,反演算法中引入了等权射线密度的概念.几种数值模拟实例表明(含噪声敏感性试验): 多波走时的联合或同时反演成像技术是一种提高走时成像空间分辨率,进而降低重建模型失真度行之有效的方法. 相似文献
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针对大地电磁正则化反演中正则化因子的选取困难问题提出了自适应正则化反演算法（Adaptive Regularized Inversion Algorithm, ARIA）. 在该算法中， ①提出了一种新的数据方差处理方法：数据方差规范化，使得数据方差的大小只对数据的拟合发生影响，不对数据目标函数和模型约束目标函数的权重产生影响，从而减少了正则化因子取值的影响因素；②提出了粗糙度核矩阵的概念，并给出了由基本结构插值基函数计算粗糙度核矩阵的公式，使得模型目标函数的构建更为简便、直接；③根据数据目标函数、模型约束目标函数和正则化因子之间的关系，提出了两种正则化因子自适应调节方法. 本文详细阐述了最平缓模型约束下的大地电磁一维连续介质反演的ARIA实现，以几个算例的分析比较来说明ARIA的有效性. 相似文献
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在已有研究成果的基础上,为了适应物性参数剧烈变化的复杂模型并满足联合反演的要求,开发了速度和电阻率随机分布共网格单元模型的建模技术.基于这种统一的物性随机分布的网格介质模型,利用有限元方法和改进的射线追踪法分别正演计算大地电磁场和地震走时,结合改进的模拟退火算法,研究实现了电阻率和速度随机分布条件下的大地电磁与地震资料的同步联合反演.对物性界面不完全一致和物性变化剧烈的带地形复杂模型的试验,表明了该方法在精细反演复杂电阻率和速度结构方面的效果,克服了以往研究局限于简单模型的不足.对地震资料品质差的地区开展的实际资料联合反演,表明了方法的适用性,先验信息约束下的联合反演提高了反演精度. 相似文献
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大地电磁的反演问题是非线性,如果采用线性反演方法容易陷入局部极小,使得反演结果非唯一性严重.本文将人工鱼群算法引入到地球物理反演之中,提出了非线性的大地电磁人工鱼群最优化反演.该方法不需要进行偏导数的求取,可以对反演的范围进行约束,以减小反演结果的非唯一性.同时我们对搜索步长进行了改进,给出适用于大地电磁反演的人工鱼群参数.大量的理论数据试算表明,人工鱼群反演算法能够较好地寻找到全局最优解.实测数据的处理结果表明,该方法可以用来处理实际资料,并且能够取得很好的应用效果. 相似文献
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交叉梯度联合反演方法通过对多种地球物理模型实现结构耦合,在岩石物性关系不确定的情况下,既能提高反演结果的可靠性,又能减少反演的多解性,还能减少不同方法解释结果之间的矛盾.当不同的模型观测数据覆盖范围不一致时,交叉梯度联合反演通常需要取出重叠区域数据进行联合反演,并且建模时还要扩展一些模型范围.本文首先提出并实现了部分区域约束下的交叉梯度多重地球物理数据联合反演算法;接着进行了算法的模型试算;最后,我们将该反演算法用于本溪—集安深部地质调查重磁电综合地质地球物理解释中.结果表明:该算法不但能在重叠区域内很好地恢复结构相似的模型,而且在非重叠区域与重叠区域的边界处仍然可以得到平滑变化的模型;在本溪—集安10号剖面所获得的结构上相似的电阻率、密度及磁化率模型较好地反映了该区的深部地质结构,对于确定深部地质体的性质提供了有力的证据. 相似文献
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在山区进行MT勘探时,用规则网格有限元方法模拟起伏地形会受到限制.本文采用非结构三角网格可以有效地模拟任意二维地质结构,如起伏地形、倾斜岩层和多尺度构造等.正演引入自适应有限元方法,其在网格剖分过程中能根据单元误差自动细化网格,保证了正演结果的精度.将自适应有限元与Occam算法结合,且引用并行处理技术提高正反演计算速度.通过对比两个理论模型,讨论了地形对MT正演响应的影响;其次进行了不同地电模型带地形反演展示了本文算法的正确性和适用性;最后将该方法应用于实测MT数据处理,证明了自适应非结构有限元方法是复杂地形下处理MT数据的有力工具. 相似文献
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为进一步提高大地电磁非线性反演的稳定性、运算效率及准确度,将遗传神经网络算法引入大地电磁反演.首先针对大地电磁二维地电模型建立BP（Back Propagation）神经网络基本框架进行学习训练,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;再利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为未知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数.模型实验表明：遗传神经网络算法充分结合了遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性,相比单一神经网络算法,在网络学习训练中提高了解的收敛成功率和计算速度,在反演测试中能更准确地逼近真实模型.将遗传神经网络算法与最小二乘正则化反演进行对比,理论模型和实测数据都验证了遗传神经网络算法在大地电磁反演中的可行性和有效性. 相似文献
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在主流的线性最优化大地电磁二维反演中,如何合理构建初始模型是一个亟待解决的问题.常用的是采用均匀半空间或一维反演结果构建初始模型,不易获得稳定可靠的反演效果.实践表明,尽管基于不同初始模型的大地电磁二维反演结果差别较大,但均较初始模型更为接近真实模型.基于这样一种认识,经过反复的理论和实践探索,我们提出构建大地电磁二维反演初始模型的印模法.印模法的基本思想是依据已有反演结果和均匀半空间模型之间的加权来确定下一步二维反演的初始模型,它一方面保留了已有反演结果中关于真实模型的宏观轮廓信息,另一方面,保证了深部电性结构的均匀性,从而满足大地电磁二维正演所要求的底边界条件.基于印模法,本文进一步提出了迭代重构的反演思想.通过多个理论模型和实测数据的反演计算,验证了上述方法可在很大程度上压制初始模型对反演结果的影响. 相似文献
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本文从信号与系统的角度讨论了同步大地电磁时间序列信号之间的依赖关系,选取高信噪比的时间序列信号作为先验数据,用最小二乘法估算依赖关系;结合参考道的数据,合成本地道含噪声时段的数据,最后用合成数据替代噪声段数据,组成新数据,从而在时域中去除大地电磁噪声.西藏地区高信噪比实测数据的试算结果表明,无论电场还是磁场,信号之间的依赖关系是相对稳定的,只与先验数据的长度有关,与时间无关;虽然不同参考点之间的依赖关系不同,但都可以精确合成本地点数据,与参考点地下电性结构和参考距离无关.仿真实验显示,去噪后的信号与原始信号基本一致.实测数据处理结果表明,该方法可以有效去除强噪声干扰,抑制中高频段的近场源效应,同时保留了微弱的有效信号,保证了处理结果的正确性.最后针对方差比方法无法识别的方波噪声,提出了一种简单的平移方法,成功去除了持续时间大于窗口长度的方波噪声;将该方法与远参考技术结合,可以有效抑制近场源噪声干扰,获得光滑连续并且可信的测深资料. 相似文献
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APPLYING 3D INVERSION OF SINGLE-PROFILE MAGNETOTELLURIC DATA TO IDENTIFY THE SHADE AND YUNONGXI FAULTS 
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下载免费PDF全文 JIANG Feng CHEN Xiao-bin DONG Ze-yi CUI Teng-fa LIU Zhong-yin WANG Pei-jie 《地震地质》2019,41(6):1444-1463
Many synthetic model studies suggested that the best way to obtain good 3D interpretation results is to distribute the MT sites at a 2D grid array with regular site spacing over the target area. However, MT 3D inversion was very difficult about 10 years ago. A lot of MT data were collected along one profile and then interpreted with 2D inversion. How to apply the state-of-the-art 3D inversion technique to interpret the accumulated mass MT profiles data is an important topic. Some studies on 3D inversion of measured MT profile data suggested that 2D inversions usually had higher resolution for the subsurface than 3D inversions. Meanwhile, they often made their interpretation based on 2D inversion results, and 3D inversion results were only used to evaluate whether the overall resistivity structures were correct. Some researchers thought that 3D inversions could not resolute the local structure well, while 2D inversion results could agree with the surface geologic features much well and interpret the geologic structures easily. But in the present paper, we find that the result of 3D inversion is better than that of 2D inversion in identifying the location of the two local faults, the Shade Fault(SDF)and the Yunongxi Fault(YNXF), and the deep structures.
In this paper, we first studied the electrical structure of SDF and YNXF based on a measured magnetotelluric(MT) profile data. Besides, from the point of identifying active faults, we compared the capacity of identifying deep existing faults between 2D inversion models and 3D models with different inversion parameters. The results show that both 2D and 3D inversion of the single-profile data could obtain reasonable and reliable electrical structures on a regional scale. Combining 2D and 3D models, and according to our present data, we find that both SDF and YNXF probably have cut completely the high resistivity layer in the upper crust and extended to the high conductivity layer in the middle crust. In terms of the deep geometry of the faults, at the profile's location, the SDF dips nearly vertically or dips southeast with high dip angle, and the YNXF dips southeast at depth. In addition, according to the results from our measured MT profile, we find that the 3D inversion of single-profile MT data has the capacity of identifying the location and deep geometry of local faults under present computing ability. Finally, this research suggests that appropriate cell size and reasonable smoothing parameters are important factors for the 3D inversion of single-profile MT data, more specifically, too coarse meshes or too large smoothing parameters on horizontal direction of 3D inversion may result in low resolution of 3D inversions that cannot identify the structure of faults. While, for vertical mesh size and data error thresholds, they have limited effect on identifying shallow tectonics as long as their changes are within a reasonable range. 3D inversion results also indicate that, to some extent, adding tippers to the 3D inversion of a MT profile can improve the model's constraint on the deep geometry of the outcropped faults. 相似文献