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991.
992.
为了更好地研究神狐海域试采区天然气水合物的展布形态和赋存状况,基于高精度层析速度反演后的叠前深度偏移地震资料进行AVO反演技术研究。为在天然气水合物富集区有效地进行AVO研究,AVO处理前运用叠前深度偏移技术,通过高精度层析反演不断迭代速度模型;然后通过偏移来改善资料的质量,结合实测钻井资料进行AVO正演分析、反演可行性分析、属性交会分析;最后将具有高横向分辨能力的地震资料和高垂向分辨能力的测井资料与地质相结合进行叠前同时反演。该方法可反演出纵、横波阻抗等属性,直接进行岩性和流体识别,结果表明,在AVO反演中引入叠前深度偏移技术,为反演提供了较高质量的叠前共反射点道集和精细的层速度模型,改善了AVO技术在试采区的应用效果,提高了反演的可靠性。反演出的各种属性为AVO分析提供了丰富的信息,能够比较准确地反映地下水合物矿体的展布情况,可用于后续水合物储层的分析及综合研究,对未来的水合物勘探开采具有重要的现实意义。 相似文献
993.
裂缝连通性评价是地下空间研究的重要内容。逾渗分析是研究裂缝网络连通性的一种有效手段。裂缝网络逾渗临界值多使用裂缝间接表征参数(如分形维数)来确定,但存在裂缝网络连通性不同却有相同间接表征参数的情况,这降低了预测的可靠性。为避免此类问题并更加准确快速地表征裂缝网络的连通性,文章在构建逾渗临界值方程时,摒弃了间接参数简化的方式,使用裂缝直接表征参数(如裂缝数量、长度等)进行非线性拟合。通过二维数值模拟建立不同参数的离散裂缝网络模型,分析逾渗低、中、高概率临界条件与裂缝直接表征参数的关系,建立逾渗临界条件预测方程,并对方程在不同尺度研究区的应用进行了讨论和验证。结果表明:预测方程可有效地预测不同概率的逾渗临界值。同时文章在预测方程的基础上,建立了裂缝网络连通性评价标准,这对于裂缝发育地区的地下空间评价工作具有一定的指导和借鉴意义。 相似文献
994.
文章将三种以面积平衡为原理的几何学方法应用在物理模拟拉张实验中,对比三种方法的结果与模型设计参数间的
误差,讨论了三种方法的优缺点和适用范围。其中层长守恒方法需要假设在构造变形过程中层长保持不变,通过曲线拉直
可以恢复构造各阶段拉张量和拉张总量。利用面积守恒可以计算拉张构造中滑脱层深度,面积深度法允许构造变形过程中
层长和层厚的变化,多个构造前沉积地层的面积深度拟合直线可以反映构造整体拉张量和滑脱层深度。面积守恒法在已知
构造滑脱层位置的基础上,通过同构造沉积地层可以计算出拉张活动不同阶段拉张量变化和拉张总量。结合琼东南长昌凹
陷剖面特征,面积守恒法是计算其拉张量变化最准确又有效的方法,面积守恒法应用结果确定过长昌凹陷剖面在岭头组、
崖城组和陵水组沉积阶段的拉张量分别为13.8 km、15 km和21.4 km,拉张总量为50.2 km,拉张率为42.7%。三种方法在物
理模拟实验和琼东南盆地中的应用结果表明,在伸张构造中由于剪切变形作用,基于面积守恒的方法优于层长守恒的方
法。面积深度法利用构造前沉积地层的几何形态来预测构造整体拉张量和滑脱层深度,面积守恒法可以利用同构造沉积地
层和已知的滑脱层位置来预测拉张构造整体的拉张量和不同阶段的拉张量变化。 相似文献
995.
时间域航空电磁系统探测深度与采样时间、发射磁矩、大地电导率、仪器背景噪声和灵敏度等诸多因素相关。本文基于时间域航空电磁一维正演对时间域航空电磁系统探测深度进行研究。正演算法从麦克斯韦方程出发,结合准静态近似条件,得到一维层状介质上空中心回线频率域电磁场响应的垂直分量,并采用汉克尔积分进行计算,进而通过时-频变换获得时间域电磁场响应。探测深度研究参考仪器背景噪声水平,通过设定最小可识别信号阈值(本文设定为系统背景噪声三倍)获取最大可探测分离时间,进而利用该分离时间结合平均电导率求取最大探测深度。最后本文以VTEM系统为例,对不同层状介质模型以及不同发射磁矩、背景噪声、发射脉宽和飞行高度下的时间域航空电磁系统最大探测深度进行分析和讨论。 相似文献
996.
997.
神经网络是一种重要的机器学习算法,在地球物理学等领域的应用得到了迅速发展,这主要得益于其在数据建模、信号处理和图像识别等方面的强大能力.然而,神经网络的数学基础和物理解释仍然十分不足,模型内部复杂性使得难以解释其决策过程,限制了神经网络的进一步发展.利用数学和物理方法解释神经网络的行为仍然是一个具有挑战性的任务.本文目标是从声波偏微分方程和有限差分方法出发设计一个声波神经网络结构,该方法将一阶声波方程转化为基于有限差分的离散化声波方程,声波方程有限差分格式与神经网络传播函数具有近似的数学表达形式,可以构建一种基于声波传播物理模型的神经网络.声波神经网络的主要特点是:(1)具有压力-速度耦合结构和层间跳跃连接的神经网络;(2)主变量-伴随变量双流网络结构改善了训练中的梯度消失问题.从声波偏微分方程和有限差分算法出发建立的声波神经网络具有良好数学基础和清晰的物理解释,为在数学和物理方法框架内提高网络性能提供了可行性.数值计算结果表明,声波神经网络在CIFAR-10和CIFAR-100数据集的图像分类任务中性能有明显提升,优于传统残差神经网络.偏微分方程神经网络建模方法可以应用于许多其他类型... 相似文献
998.
处理三维激光扫描仪获取的城市竣工测绘点云场景数据的传统方法存在较多局限性,无法适应信息化社会对产品高效处理的需求。基于此,本文分析了城市竣工测绘点云场景分类需求,研究了利用深度学习网络模型对点云场景进行自动化处理的方法。首先,对输入的城市竣工测绘数据进行预处理,以实现点云降采样、去噪、地面点与非地面点分割;然后,人工标注5个区域场景数据毫米级标签,进行数据增强;最后,测试PointNet++网络在城市竣工测绘点云场景下的语义分割性能和效果。测试结果表明,在少量样本下,PointNet++网络可以较好地实现城市竣工测绘点云场景的激光点云语义分割,总体mIoU达73.06%,能够满足城市竣工测绘点云语义自动化分割需求,为城市竣工测绘点云数据处理提供了新思路。 相似文献
999.
1000.