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1.
在寻找金属和非金属矿产,解决水文,工程地质问题和地热资源的勘探中,电阻率法是一种重要的物探方法,但由于该方法计算复杂,正演、反演问题往往停留在定性阶段,从而大大限制了该方法的应用效果和解决问题的能力,我们有必要逐步实现电阻率法资料解释的定量化。如果我们已知一个地区的地电资料,对给定的装置和供电电流值计算电异常值或视电阻率值,这个问题即是电法勘探的正演问题,它是电阻率法定量解释的基础。由于地电条件的复  相似文献   
2.
文章研究了在构造复杂地区(如高陡构造带、断层发育等),地震记录上储层的信噪比低的情况下,用人工神经网络方法预测气水边界。对影响预测效果的某些因素作了试验,其中包括地震特征参数的选择、计算时窗大小、数据圆滑方式、学习样本与预测区域的选择等。文中还给出了已知剖面的预测结果,并被钻井证实是成功的。  相似文献   
3.
山西黄土塬地区地表地质条件复杂、低降速带不稳、黄土厚度变化较大且高程变化剧烈,导致地震记录信噪比低,静校正问题突出.通过对地震数据静校正处理,总结出了层析静校正和折射波剩余静校正的结合,能够很好地解决区内不同波长的静校正问题.这两种方法的结合,在实际的生产中较好地改善了叠加剖面同相轴的连续性,提高了勘探精度以及整体效果.  相似文献   
4.
本文叙述了模型反演折射静校正的一般原理。首先介绍了折射初至波的自动拾取,其次介绍了最佳拟合旅行时反演。在软件实现中本文提出了几项技术包括提高初至拾取的准确率及初至结果的质量评价,如何使系统对不同地震数据格式具有通用性;静校效果的初步评估。本文的方法和技术在实际生产应用中广泛使用。  相似文献   
5.
山西黄土塬地区地表地质条件复杂、低降速带不稳、黄土厚度变化较大且高程变化剧烈,导致地震记录信噪比低,静校正问题突出。通过对地震数据静校正处理,总结出了层析静校正和折射波剩余静校正的结合,能够很好地解决区内不同波长的静校正问题。这两种方法的结合,在实际的生产中较好地改善了叠加剖面同相轴的连续性,提高了勘探精度以及整体效果。  相似文献   
6.
电法勘探正演数值模拟的若干结果   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
本文前一部分叙述了点源二维电阻率法数值模拟正演计算的有限单元法,文中采用混合边界条件、用LL~T分解解线性方程组等优化措施,使二维有限单元法电阻率法正演计算的速度和精度都比目前国外流行的L.Rijo方法和程序有了进一步的提高。文中介绍了有关的方法并引入了若干计算结果。本文后一部分叙述了三维电阻率法数值模拟的积分方程近似解法,由于对K.Dieter等人提出的方法作了一些近似处理,并用迭代法求解积分方程表示式,实算结果说明在保证计算精度的条件下,提高了计算速度,从而提高了三维电场正演计算的有效性和实用性。所提出的方法容易推广到激发极化法的正演计算中。  相似文献   
7.
以往所采用的圆域扇形柱体近区地改方法,都存在一定的局限和不足,它们难于模拟复杂地形,因而精度较低。本文提出方域近区地改的多面体解析法,采用三角形拟合地形,地改域为方形,使计算精度大为提高,且计算易于实现。文中还给出了几个对比实例,说明本方法比圆域扇形近区地改的精度至少可提高10倍以上。该方法也可适用于中远区高精度地改计算。  相似文献   
8.
根据高斯射线的方法原理编制程序,结合对中深层复杂构造的地震波场进行模拟研究,获得了高精度、高分辨率的正演记录。所作模型及计算结果显示:高斯射线束正演模拟方法技术不但能够清晰地反映出地层的剖面形态,而且也能反映出复杂的地质构造;同时,对波场(特别是金属矿产中的复杂波场)特征的认识可以提供有用的信息。   相似文献   
9.
高密度电阻率法在覆盖层厚度探测中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
高密度电阻率法是以岩、矿石的电性差异为基础,通过探测场的参数变化获得电性局部差异,从而认识被测目标的一种勘探手段。阐述了高密度电阻率法测定覆盖层厚度的工作原理、方法及其数据的处理分析过程,并将其应用于工程实践。实例分析表明,该方法对测定覆盖层的厚度具有较好效果,且具有成本低、效率高、测试简便等优点,因此其在工程应用方面具有一定价值。   相似文献   
10.
细胞神经网络在重力异常分异中的研究及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍采用细胞神经网络CNN(cellular neural network)方法,对铬铁矿区内的矿体和围岩的重力异常进行分异。首先阐述了CNN方法的原理和算法,采用拟BP学习算法训练网络的权值,用全局误差函数求导方法推导权值的修正公式,讨论了如何根据目标异常训练适合该地质条件的网络的连接权值;其次将重力异常数据预处理,以达到适合CNN方法处理的数据格式和要求;最后由于该矿区内没有已知的重力数据作为网络训练的目标输出,根据相关地质图设置相应的地下构造模型。利用"点元"法分别正演出叠加异常和矿体异常,进而训练出适合全区的网络连接权值,实现了对全区重力异常的分异。应用结果表明,细胞神经网络方法较好地突出该矿区高异常和矿体的边界,只要选择了合适的网络连接权值,就能将横向叠加异常区分开,故CNN方法可以实现矿体和围岩的重力异常分异。  相似文献   
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