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特征值相干属性是一种高效、成熟的裂缝预测技术。但即使在连续、稳定的目的层段,部分裂缝隐没于相近高灰度值区域而难以识别;在破碎带发育区域,由于成像能量难以完美聚焦,中、小尺度的裂缝区域呈现相近低灰度值的云雾状模糊而无法区分。本文提出一种以直方图均衡化处理为核心技术的新型裂缝增强方法。该方法能够强化相干图像中不连续性信息与背景的差异性,突出裂缝的线性结构:采用相干图像阈值逐级调节的方式,实现对不同尺度裂缝的预测。该方法同时提升了显性、隐性裂缝识别能力和精度。 相似文献
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为了从FMI资料中提取定量信息,一个很重要的步骤就是要对FMI图像数据进行分割.即从实际FMI资料中分离出反映孔洞、裂缝的子图像,然后用相应的方法对分割后的子图像进行分析处理,提取相应参数.本文通过研究大量图像分割算法,认为奇异点多阈值分割算法、基于过度区的分割算法、Hopfield网络方法、基于图像间模糊散度的阈值化算法是FMI图像分割的有效方法,实现了从FMI图像中将地层中有用目标,从背景中分离出来.同时,为了得到孔洞及裂缝的形状参数,本文还研究了轮廓跟踪标识边缘的方法以及根据标识的边缘进行填充的算法.在此基础上,也研究了根据目标边缘坐标计算目标的长度、宽度、圆度、裂缝密度、孔洞密度等参数的方法.上述所有方法在SUN工作站GeoFrame平台上开发成功,通过对LX45等八口井的处理结果与岩心分析数据对比表明,效果较好. 相似文献
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塔河油田碳酸盐岩缝洞型储层的测井识别与评价方法研究 总被引：12，自引：4，他引：12
塔河油田奥陶系以碳酸盐岩为主，油气的主要储渗空间为裂缝和溶蚀孔洞，具有很强的非均质性．本文利用常规及成像测井资料，对碳酸盐岩缝洞型储层的识别与评价方法进行研究．为了综合各种测井方法识别裂缝，建立了综合裂缝概率模型，计算综合裂缝概率指示裂缝的发育程度．利用地层微电阻率扫描成像测井资料进行裂缝和溶蚀孔洞的定性、定量解释．定量计算的裂缝参数为：裂缝密度、裂缝长度、裂缝平均宽度、平均水动力宽度、裂缝视孔隙度；定量计算的溶蚀孔洞参数有：面孔率、孔洞密度．根据缝洞型储层孔隙空间类型及其中子孔隙度、补偿密度、声波、双侧向电阻率的测井响应物性特征，建立缝洞型碳酸盐岩储层复杂孔隙介质解释模型，用于确定裂缝、溶蚀孔洞孔隙度和评价储层． 相似文献
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基于频变AVO技术对多尺度裂缝内流体属性反演与识别（英文） 总被引：5，自引：3，他引：2
通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO（FDAVO）技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法（BIDCMP）,它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场（MRF）作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率（MAP）准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。 相似文献
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地震作用和车辆动载的日常冲击常常会引起钢箱梁的表面裂缝损伤。在日常检修和震后开展安全检查时,由于裂缝在整张图像中的占比较低且受到笔迹、锈迹和焊缝等因素的严重干扰,很难从现场采集到的图像中高效并精确地检测出裂缝。为此,本文基于卷积神经网络提出了一种结合裂缝定位和裂缝分割的级联裂缝检测模型。首先,采用分类模型在原始图像中定位出裂缝所在位置,然后采用U-Net模型实现对裂缝的像素级检测。结果表明：本文方法可以实现对大部分裂缝的精确检测,F1分数达到0.67,高于仅采用分割模型的0.55;此外,相比仅采用分割模型的检测方法,本文方法的检测效率提高了近70%,可达到9.25 s每张。 相似文献
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地震数据中的不连续性检测对于识别和刻画地下地质体边界具有重要意义.随着勘探目标向岩性油藏和复杂断块油藏的转变,解释人员需要对小断裂、微裂缝等微幅地质体边界信息进行精细刻画.常规边缘检测算子由于算法的局限性不能满足上述需求.本文通过引入能量归一化和沿层检测思想对常规检测算子进行改进,提出一种基于结构导向的梯度属性边缘检测技术.该技术通过结构张量估计得到局部地层区域的倾角和方位角,利用得到的倾角和方位角信息作为约束,使用二维边缘检测算子实现三维数据中的沿层不连续性检测.经过实际资料处理,并与结构导向方差属性对比分析,证实该方法在地层不连续性检测方面具有很好效果,检测得到的不连续性信息在细节上表现更丰富,可以作为地层横向差异和地质体边界识别的有力工具. 相似文献
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进行地震灾害快速评估时,地震发生时刻、震级、极震区烈度评估、宏观震中与微观震中偏离、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵等是影响地震灾害损失计算的主要因素,各因素存在不确定性,所以评估结果与实际结果存在一定差距。本文探讨了2020年1月19日新疆伽师6.4级地震灾害评估中极震区烈度评估、地震影响场、宏观震中与微观震中偏离、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵与真实结果的偏差。研究结果表明,造成本次地震损失快速评估结果存在偏差的主要因素包括地震影响场分布、人口与房屋建筑（对应抗震能力）数量评估的偏差;提高地震影响场评估、人口、房屋建筑等数据空间分布精准性,是提高地震灾害损失快速评估系统精准性的基础和前提。 相似文献
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A PRELIMINARY STUDY ON THE METHOD OF SEISMIC INTENSITY ASSESSMENT BASED ON RESIDENTIAL BUILDING DATA AND HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES 
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下载免费PDF全文 After destructive earthquakes, the assessment result of seismic intensity is an important decision-making basis for emergency rescue, recovery and reconstruction. This job requires higher timeliness by government and society. Because remote sensing technology is not affected by the terrible traffic conditions on the ground after the earthquake, large-scale seismic damage information in the earthquake area can be collected in a short time by the remote sensing image. The remote sensing technique plays a more and more important role in rapid acquisition of seismic damage information, emergency rescue decision-making, seismic intensity assessment and other work. On the basis of previous studies, this paper proposes a new method to assess seismic intensity by using remote sensing image, i.e. to interpret the building collapse rate of a residential quarter after an earthquake by high-resolution remote sensing images. If there already are detailed building data and building structure vulnerability matrix data of a residential area, we can calculate the building collapse rate under any intensity values in this residential area by using the theory of earthquake damage prediction. Assuming that the building collapse rate interpreted by remote sensing is equal to the building collapse rate predicted by using the existing data, it will be easy to calculate the actual seismic intensity of the residential area in this earthquake event. Based on this idea, according to the relevant standard specifications issued by China Earthquake Administration, this paper puts forward some functional models, such as the calculation model of building collapse rate based on remote sensing, the data matrix model of residential building structure, the prediction function matrix model of residential building collapse rate and the prediction model of residential building collapse rate. A formula for calculating seismic intensity by using remote sensing interpretation of collapse rate is also proposed. To test and verify the proposed method, this paper takes two neighboring blocks of Jiegu Town after the Yushu M7.1 earthquake in Qinghai Province as an example. The building structure matrix of the study block was constructed by using pre-earthquake 0.6m resolution satellite remote sensing image(QuickBird, acquired on November 6, 2004), post-earthquake 0.2m aerial remote sensing image(acquired by National Bureau of Surveying and Mapping, April 15, 2010) and some field investigation data. The building collapse rate in the two blocks was calculated by using the interpretation results of seismic damage from the Remote Sensing Technology Coordinating Group of China Seismological Bureau. The seismic damage matrix of building structures in Yushu area is constructed by using the abundant scientific data of the scientific investigation team of the project “Comprehensive Scientific Investigation of the Yushu M7.1 Earthquake in Qinghai Province” of China Seismological Bureau. On this basis, the collapse rate prediction function of different structures in Yushu area is constructed. According to the prediction function of collapse rate and the building structure matrix of the two blocks, the building collapse rate under different intensity values is predicted, and the curve of intensity-collapse rate function is drawn. By comparing the building collapse rate interpreted by remote sensing and the intensity-collapse rate function curve of this two blocks, the seismic intensity of both blocks are calculated to be the same value: Ⅸ degree, which is consistent with the results of the field scientific investigation of the earthquake. The validation shows that the method proposed in this paper can effectively avoid the influence caused by the difference of seismic performance of buildings and accurately evaluate seismic intensity when using remote sensing technique. The method has certain application value for earthquake emergency work. 相似文献
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根据2022年云南宁蒗MS 5.5地震现场调查情况,详细描述本次地震的烈度分布情况和房屋震害特征,计算各烈度区内各类房屋结构的平均震害指数和破坏比,与2012年宁蒗—盐源MS 5.7地震和历史地震震害统计规律进行对比,结果表明： ①本次地震最大烈度为Ⅶ度,长轴呈NW向,与地震构造背景、震源机制解、余震序列分布和震例统计规律等科技支撑成果吻合较好; ②本次地震中房屋震害较轻,主要得益于脱贫攻坚、农村危房改造和抗震改造等项目的实施,震区房屋结构的整体抗震性能加强。 相似文献
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2015年4月25日在尼泊尔廓尔喀县发生的8.1级地震及后续强烈余震,造成尼泊尔北部严重的人员伤亡和财产损失,灾区建筑物倒塌损失严重。本文利用现场震害调查资料和高分卫星遥感影像,开展建筑物震害遥感解译,得到各个遥感解译点的遥感震害指数,结合现场调查点评估的烈度拟合了遥感震害指数-实际震害指数转换关系,再根据遥感震害指数估计了全部解译点的震害指数及地震烈度。估计的烈度与现场调查结果对比显示出较好的一致性,研究结果为该地区今后发生地震提供了可借鉴的遥感评估震害指数转换模型。 相似文献
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The fast processing, seismic damage data extraction and loss evaluation from RS imagery acquired immediately after a destructive earthquake occurs, are important means for compen-sating the insufficiency of seismic damage information from ground-based investigations and provide an important basis for emergency command and rescue. The paper introduces the method of emergency seismic damage assessment using remote sensing data and its application to the great Wenchuan earthquake of magnitude 8.0 occurring in southwest Sichuan Province on May 12, 2008. The practical effectiveness of the method is also evaluated in the paper. 相似文献
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以2020年1月19日伽师M S6.4地震现场烈度调查结果为基础,综合余震分布、发震构造及仪器烈度值等研究成果,确定了本次地震的烈度分布。此次地震极震区烈度为Ⅷ度(8度),Ⅵ度(6度)区及以上总面积为7599 km 2。分析各个烈度区内不同结构房屋的震害,结果表明,震害较重房屋主要是由于这些房屋年久失修,施工质量不高,缺乏必要的抗震措施等自身原因造成的,其中没有抗震措施的砖木结构房屋是震害主体。随着新疆地区农村房屋的抗震性能提高,在以后的地震烈度调查中,需要现场调查人员依据不同结构房屋的破坏等级及平均震害指数等参数综合判定调查点的烈度值,在没有明显震害的低烈度区,仪器烈度值将会成为烈度图绘制的重要依据。 相似文献
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The historical earthquake data is one of the important foundations for seismic monitoring, earthquake fore-cast and seismic safety evaluation. However, the recognition of earthquake is limited by the scientific and techno-logical level. Therefore, the earthquake can only be described using perfect earthquake catalogue after the seismo-graph is invented. Before this time, the earthquake parameters were determined according to the earthquake disas-ter on the surface and the written records in history, and the earthquake level was measured using earthquake in-tensity. 相似文献
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2013年4月20日四川芦山MS7.0级地震发生后,在灾区应急获取了多种高分辨率航空和无人机遥感影像,并快速解译提取了灾区建筑物震害信息.采用地震烈度遥感定量评估方法,利用2008年汶川8.0级地震等震后震害遥感解译和现场调查研究确定的经验震害遥感定量评估模型,获得了芦山地震灾区126个主要居民点的地震烈度遥感评估结果,并据此圈画了地震烈度分布遥感评估图.结果显示,本次地震Ⅸ度区面积约150km2,Ⅷ度区面积约900km2.该结果在第一时间(4月21日晚)提供给了中国地震局地震现场应急指挥部.对比分析显示,地震烈度遥感快速评估结果与中国地震局4月25日公布的地震烈度图,以及与笔者在现场实地进行的建筑物震害详细调查结果基础上评定的地震烈度具有较高的一致性.表明强烈地震发生后,借助于快速获取的灾区高分辨率遥感影像,可以快速估计地震烈度分布,对地震灾区灾情估计和抗震救灾工作具有十分重要的参考意义. 相似文献