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为更好地研究复杂构造和速度分布条件下地震资料的精确偏移.在波场模拟方面,本文采用了高阶交错网格有限差分[1]推导了二维各向同性介质声波方程的数值模拟公式.并给出了声波方程完全匹配层吸收边界[2-5](PML).在偏移方面,本文介绍了一种能适应介质速度横向变化的非稳态相移算子(NSPS)[6]及其叠后深度偏移方法.并对简单的四层模型和Marmousi模型进行试算.偏移结果表明,该方法可以有效地处理复杂条件下的各向同性介质声波偏移问题. 相似文献
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面波频散曲线的提取是面波资料处理的关键.鉴于S变换和广义S变换不能全时段兼顾频率分辨率和时间分辨率的缺点,提出了含可变因子广义S变换进行瑞雷面波频散曲线的提取方法.可变因子的引入使得高斯窗函数的宽度随频率发生变化时具有目的性,而不是简单地随着频率的增大而变窄.该方法可以有针对性地改善局部频段(特别是低频段和高频段)的频率分辨率及时间分辨率.通过理论模型和实际资料试算表明:含可变因子广义S变换提取面波频散曲线的方法具有可行性和实用性. 相似文献
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在原始的地震记录中,压制面波可以提高地震信噪比.在S变换和广义S变换的基础上,提出了含可变因子的S变换,利用这种方法压制地震记录中的面波成份.首先将地震记录通过含可变因子的S变换变换到时频域,在时频域中压制面波的成份,再变换回时间域,其结果就是滤掉面波的地震信号.针对这一方法,提出了实施流程,并将其应用于实际资料中.其应用效果表明,该方法能有效地压制面波,并保留了地震记录的反射波记录,具有适应性强,效果好等特点. 相似文献
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含可变因子的S变换是一种新型的时频分析工具,比传统的S变换和Mansinha提出的广义S变换更具实用性。可变因子的引入使得高斯窗函数的宽度随频率发生变化时具有目的性,而不是简单地随着频率的增大而变窄。该变换可以有针对性的改善局部频段(特别是低频段和高频段)的频率分辨率及时间分辨率。以此变换为基础,提出了一种时频滤波方法,通过对人工合成地震记录的滤波,证明了该滤波方法的有效性。 相似文献
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提出一种对旅行时进行抛物线插值的地震射线追踪方法(简称PTI方法),它比基于旅行时线性插值方法(简称LTI方法)计算结果更准确.PTI和LTI方法都是基于2D网格单元模型,用于计算地震波的旅行时和射线路径.首先介绍了相关方法的一些基本概念.旅行时和射线路径都是在网格边界上进行计算的,因此,射线路径在同一恒速网格内是直线.其计算过程有两步.第一步,计算旅行时,第二步追踪射线路径.然后给出了LTI算法的基本公式.因为在炮点网格内可能存在折射波,文章也相应导出了其公式.最后详细推导了PTI 方法的公式.通过模型试算对比说明,用PTI方法较LTI算法更精确、更有效,PTI方法是一种很有发展前途的地震射线追踪算法. 相似文献
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为研究瑞雷面波的形成机理及传播规律,促进瑞雷面波资料处理方法的发展,本文根据弹性波方程,采用交错网格有限差分数值求解算法,对浅层各向同性弹性介质进行了包括瑞雷面波和体波在内的全波场模拟. 提出了变系数吸收边界条件并将之应用于正演模拟,使边界条件的处理简单而高效,同时给出了角点的处理方法. 对工程勘察中常见的连续和层状介质模型进行了模拟,获得了更加接近实际情况的地震记录. 结合模拟记录,探讨了瑞雷面波的形成条件,同时讨论了震源埋深对面波能量的影响. 相似文献
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一种快速有效的地震道空间内插方法 总被引:3,自引:2,他引:1
地震道空间内插所面临的主要问题是空间假频。为此,Spitz(1991年)提出了一种t-x域道内插方法可以很有效地克服空间假频,其数学基础是单位步长预测滤波技术。最近,在Spitz工作的基础上,Porsani(1999年)提出了一种半步长预测滤波技术,它可以将原来用于求解预测滤波器系数的两组复杂的复线性系统方程简化为一组更为简单的复线性系统方法,从而大大降低了运算工作量。合成数据及实际地震记录的试处 相似文献
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利用测井数据与地震数据二者相结合进行综合分析,是地震勘探工作者的重要工作。可以通过分析井位处的地震数据与测井数据,提取地震的多个属性,建立一个与测井属性的统计关系。选取已改进的三层网络结构BP神经网络算法,在应用一个实际例子后表明,该算法的主要特点是收敛速度快、计算简单,同时还具有跳出局部最小的能力。应用此神经网络算法对某油田的二维地震数据进行了处理,提取了多种地震属性,并在井位置建立了地震属性与密度曲线的非线性关系,成功预测了剖面密度曲线,为了解储层状况提供了有益的资料。 相似文献
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用改进的共轭梯度算法解波阻抗反演问题 总被引:2,自引:0,他引:2
研究快速有效的波阻抗反演算法,是地震反演中一直追求的目标。这里从目标函数出发,推导的反演方程,在常规共轭梯度算法的基础上,对算法搜索的共轭梯度方向提出了具体的改进措施,并在阻尼项及松弛因子的给定上实现了自适应化。另外,在整个算法过程中实现了向量运算,无需额外的内存。通过合成记录及实测资料试算对比发现,该算法具有精度高,运算速度快及抗病态能力强的特点。 相似文献