瑞雷波勘探的研究现状及展望

作为一种新兴的岩土工程地球物理勘探方法，瑞雷波勘探具有其它方法无法比拟的优点，国内外关于瑞雷波勘探方面的实践和理论研究目前日益增多。本文对国内外瑞雷波勘探方法研究进行了综述，从正演、频散曲线的求取、反演三个方面对瑞雷波勘探的研究现状进行了详细总结，并探讨了当前瑞雷波勘探中存在的实践和理论问题，展望了该方法的发展趋势。     

微动中多模式面波频散曲线的映射式提取方法

为了避免微动勘探技术中因忽略高阶模式瑞雷波而影响反演精度的不足,提出从微动面波中提取多模式瑞雷波频散曲线的映射式方法.该方法从微动信号入手,首先通过相关法提取多半径台阵的相关系数曲线,然后建立从多条相关系数曲线到多模式瑞雷波频散曲线的映射模型,最后采用分区拟合准则优化实现模型结构,达到提取微动面波中多模式瑞雷波频散曲线的目的.为验证方法的有效性,通过有限差分方法数值计算实际近表面应用中三种常见典型地质结构中的微动信号,采用映射式方法提取微动面波中多模式瑞雷波频散曲线,将提取结果和理论值进行对比分析.结果表明,映射式方法提取微动面波中多模式瑞雷波频散曲线可以满足反演地质结构的要求.     

微动多阶瑞雷波SPAC系数反演方法及应用研究

为充分利用微动信号中基阶和高阶模式瑞雷波,本文研究了基于多阶瑞雷波SPAC系数直接反演的方法.该方法首先基于地层介质响应计算多阶瑞雷波的能量占比,考虑实际观测台阵有限台站个数对SPAC系数影响,正演计算多阶瑞雷波SPAC系数,再采用快速模拟退火算法对其反演以获得地下介质横波速度结构.在此基础上,本文通过数值模拟验证该方法的可靠性,分别选取三种典型地质模型,基于模式叠加算法合成理论微动信号,采用本文方法计算其理论多阶瑞雷波SPAC系数并反演,给出反演结果与真实模型对比.我们将该方法应用于上海中心城区的地质调查中,通过与钻探结果对比,进一步验证该方法的有效性.本文理论与实际应用研究表明,基于多阶瑞雷波SPAC系数直接反演的微动探测方法有助于提高反演结果的可靠性,尤其对含软硬夹层的复杂地层介质,可提高探测精度.     

黏弹性介质瑞雷波有限差分模拟与特性分析

本文通过数值模拟研究了介质黏弹性对瑞雷波传播的影响.模拟采用结合了交错Adams-Bashforth时间积分法、应力镜像法和多轴完美匹配层的标准交错网格高阶有限差分方案.通过模拟结果和理论结果对比,测试了方法的精度,验证了结果的正确性.在均匀半空间模型中,分别从波场快照、波形曲线及频散能量图三个角度,对黏弹性介质瑞雷波衰减和频散特性进行了详细分析.两层速度递增模型被用于进一步分析瑞雷波在黏弹性层状介质中的特性.结果表明：由于介质的黏弹性,瑞雷波振幅发生衰减,高频成分比低频成分衰减更剧烈,衰减程度随偏移距增大而增强;瑞雷波相速度发生频散,且随频率增大而增大,频散能量的分辨率有所降低;黏弹性波动方程中的参考频率,不会影响瑞雷波振幅衰减和相速度频散的程度,但决定了黏弹性和弹性介质瑞雷波相速度相等的频率位置.本研究有助于人们更好地理解地球介质中瑞雷波的行为,并为瑞雷波勘探的应用和研究提供了科学和有价值的参考.     

瑞雷波勘探方法的应用与展望

本文简要综述了国内外正在发展的瑞雷波勘探的三种主要方法:稳态法、瞬态法和微动法。对它们的基本原理、具体方法和应用例子分别作了说明。最后对瑞雷波法在工程浅层地震勘探中的应用前景作了估计。     

基于相似度权重算子和f-x域经验模态分解的随机噪声衰减方法（英文）

传统的f-x域经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。     

高精度瑞雷波有限差分数值模拟及波场分析

应用2×12阶高精度交错网格有限差分法,建立了震源位于自由表面时模拟瑞雷波的边界条件,通过对均匀半空间模型模拟得到的结果与解析解完全一致,证明了波场模拟的正确性.针对模拟得到的波场记录,从瑞雷波的传播速度、传播深度、能量衰减和频散特性等几个方面进行了分析,从波场模拟的角度完全证实了弹性波传播理论中的瑞雷波传播特征,加深了对瑞雷波传播过程的认识.在均匀介质模拟的基础上,对含有软弱夹层的三层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.为进一步开展对高模式下瑞雷波的反演研究和促进对瑞雷波勘探的应用提供了有益的帮助.     

瑞雷波斜入射下层状半空间中沉积谷地周围的三维散射研究

针对层状半空间中沉积谷地对斜入射瑞雷波的三维散射问题, 采用直接刚度法计算自由场波场, 以层状半空间中移动斜线均布荷载动力格林影响函数求解三维散射波场, 建立了求解该问题的间接边界元方法. 通过与已有结果的比较, 验证了该方法的正确性, 并以均匀半空间以及弹性基岩上单一土层场地中沉积谷地为例进行了计算分析. 研究结果表明: 层状半空间与均匀半空间中沉积谷地对瑞雷波的散射存在显著差别; 层状半空间中瑞雷波的振动模态对沉积附近位移幅值有着重要影响; 土层刚度和厚度等参数也对沉积附近位移幅值大小及空间分布有着显著的影响.      

面波频散曲线提取方法对比分析

高频面波方法是以瑞雷波和勒夫波为研究对象,在水文、工程和环境研究中具有广泛的应用,其主要思想是利用面波的频散特性来反映浅层地质问题,提取高质量的频散曲线成了面波勘探中的一个重要步骤.本文通过对理论模型研究说明,利用τ-p变换与F-K变换两种方法均能有效地进行频散能量成像,其效果在高频范围差别不大,在低频范围F-K变换提取频散曲线更为精确;与瑞雷波记录相比,勒夫波记录信噪比较高,通过对同一地区采集的瑞雷波和勒夫波进行频散分析可知,瑞雷波记录频散能量成像效果差,频散能量出现间断、跳跃的现象,而勒夫波记录频散能量连续、集中,相速度分辨率较高,提取频散曲线简单清晰,可为反演地表横波精细速度结构提供更好的频散曲线数据.     

工程地震勘探技术的进展

本文简要论述了工程地震勘探技术发展现状,介绍了夯击震源、非线性层析成像和瑞雷波解析技术,并提出了全波勘探理念．     

希尔伯特-黄变换地震信号时频分析与属性提取

地震信号属于非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅立叶变换、小波变换和Cohen类时频分布等等;希尔伯特-黄变换是分析非平稳信号的新方法,该方法的关键部分是信号的经验模态分解,通过经验模态分解,复杂的信号可以分解为有限的数量很少的几个固有模态函数,从而可以得到信号的希尔伯特时频谱;将该方法应用于单个的地震道数据,可以对地震道进行经验模态分解并得到希尔伯特谱,应用于地震剖面,可以得到意义更加明确的瞬时频率和瞬时振幅等地震属性,模型试算和实际应用表明了该方法的有效性.     

F-X域复数经验模态分解去噪方法（英文）

F-X域经验模态分解去噪方法在处理非稳态地震数据时存在两个局限,一是单纯剔除第一个固有模态分量将导致有效信号缺失及去噪能力偏弱问题,二是分解复信号时对实部和虚部分别分解存在分解数目不一致的风险。本文对上述两个方面进行了改进,提出了一种新的F-X域投影法复数经验模态分解预测滤波方法,首先采用基于空间投影的复数经验模态分解将F-X域地震数据直接分解为不同的复固有模态分量,然后再对这些分量分别进行F-X域预测滤波。合成记录及实际资料测试表明,本文的新方法能更好地衰减随机噪声,更有效地保持地震信号。     

二维经验模态分解及其在位场去噪和分离中的应用

由于实际工作中测量的位场数据存在混叠效应,并且这些观测数据具有多源性、非线性和非稳态性的特点,如何从其中提取研究对象所产生的异常信息是位场数据处理中的关键环节.二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)在处理非线性、非平稳信号方面具有明显的优势,且具有分解的自适应性,实现了对信号的多尺度分解.文中采用BEMD方法首先对模型试验中带噪声的重力数据进行分解,得到各级固有模态函数和剩余分量,去掉一个或多个固有模态函数实现初步去噪,或结合小波阈值实现准确、圆滑去噪;再次,对三峡地区的布格重力异常进行了多尺度分解,并且利用径向对数功率谱分析方法估计了各级模态函数所反映的地下场源似深度,定性或半定量地解释了不同深度下的场源产生的异常,较好地揭示了场源赋存的地质信息,对上述分解得到的各分量进行组合叠加,重构出局部异常和区域异常,并且同常规分场方法进行了对比分析,结果表明BEMD方法能够准确、有效地实现位场的异常分离.     

基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别的模态参数识别

基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。     

瑞雷波测试技术在岩土工程中的应用研究

本次研究利用瑞雷波测试技术对北京地区岩土工程目标体进行了研究.针对评估地基承载力方面的问题提出利用瑞雷波测试成果评价地基承载力及均匀性可以采用三种方法:直接应用瑞雷波波速评估地基的强度、在时域曲线判读群速度评价地基土的均匀性、应用瑞雷波测试综合信息评价地基强度.通过不同地区的工程实例分析,总结出一些特征及关系,对地基强度进行量化评估提供了一个合理、可靠、简便的途径.     

基于自相关函数特性的CEEMD全局阈值去噪方法研究

完备总体经验模态分解(CEEMD)克服了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题,依据信号自身的特点,将待分析的复杂信号分解为一系列不同尺度的固有模态函数(IMF)的子信号,且各IMF分量的频率由高到低依次排列,是一种适用于分析处理非线性非平稳信号的强大的信号分析技术.地震资料中的随机噪声一般属于高频率的信号,在CEEMD中往往分布在前几个高频IMF分量,本文针对基于CEEMD的分频去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪等方法的不足,在前人基于EMD阈值去噪的基础上设计了自相关函数统计特性与CEEMD全局阈值联合去噪方法.该方法先对CEEMD分解的若干个模态分量进行自相关,寻找到噪声主导模态和信号主导模态,然后利用设计的全局阈值对噪声主导模态进行去噪,最后将处理后和未处理的固有模态函数进行重构,得到最终的去噪结果.模型试算和实际地震资料处理都验证了此方法在提高信噪比,保留原信号高频有效成分和弱信号信息上的有效性.     

考虑道间时差相位的多道瞬态瑞雷波探测方法

囿于波动问题空间采样率观念的限制,现有多道瞬态瑞雷波探测方法采用小道间距、多道检波器排列方式观测同一次激发的瞬态瑞雷波,虽然解决了同时观测不同频率成分波动的问题,但一个排列的多道检波器只能得到一条瑞雷波相速度-探测深度曲线,工作效率和横向分辨力受到极大限制,同时,所能够提取的最高频率波动成分也受到了检波器排列最小道间距的限制.经分析发现,忽略两个测点之间瞬态瑞雷波到时差对不同频率波动道间相位差的影响是上述问题的根源.针对现有多道瞬态瑞雷波探测方法的弱点,本文阐明了道间时差相位(TDP)的概念和意义,提出了考虑道间时差相位的测点对间相位差分析技术,形成了一套新的多道瞬态瑞雷波探测方法——TDP法. TDP法摆脱了最小道间距的羁绊,只用两道检波器的瞬态瑞雷波记录即可提取多种频率成分波动的相速度,完成现有方法一个多道检波器排列才能完成的工作,探测工作效率大大提高;同时,根据场地岩土体的横向变化适当调整检波器布置的测点间距,在一条测线上布置多个测点,相邻测点对两两组合获得的多条瑞雷波相速度-深度曲线可以反映岩土体横向变化,这使得探测方法的横向分辨力显著提高;另外,由于引进道间时差相位,高频成分的提取不再受道间距的控制,从而探测方法的高频分辨力也得到了大幅度提高,原则上,激发和测试系统能够产生和记录到的高频成分新方法都可以提取到,事实上,这套方法已经成功地拓展到了超声频段的探测工作中.     

基于经验模态分解的车载探地雷达探测信号强干扰处理

随着铁路货运量的不断增大和列车的提速,针对铁路路基出现的病害进行快捷的检测方面的需求逐渐加强.探地雷达是一种无损高效的检测手段,但其应用于铁路路基探测中,其探测记录易受轨枕等介质的强干扰反射所湮没.为了更准确地实现探地雷达在铁路路基检测中的应用,提出了一种针对轨枕等高频噪声的方便、快捷、自适应的压制算法,降低了人工解译方法的低效率和主观性.本文首先介绍了经验模态分解原理及实现方法并对铁路路基病害建模获得探地雷达仿真数据,提取探地雷达仿真信号同一采样点上不同扫描道的数据组成一维信号,将一维信号进行经验模态分解并对固有模态函数重构,分析高频信号消除效果.其次,对探地雷达仿真数据所有采样点依次行经验模态分解并对固有模态函数重构从而压制轨枕等的高频噪声.最后,将车载雷达实测数据进行经验模态分解压制噪声,得到了压制强噪声后的雷达图像.处理结果表明:车载雷达原始数据经过经验模态分解的压制噪声处理后,干扰信号被降低,提高路基病害的弱反射信号的信噪比.因此,经验模态分解能压制轨枕等强干扰信息,便于铁路路基病害的识别.     

基于洗牌蛙跳算法的瑞雷波非线性反演（英文）

目前,各种主、被动源瑞雷波勘探方法在近地表探测中扮演着日益重要的角色,利用瑞雷波频散曲线反演可以得到近地表横波速度信息,但是瑞雷波频散曲线反演问题是高度非线性的全局优化问题。为了缓解陷入局部最优解的风险,本文将一种新的全局优化方法一洗牌蛙跳算法引入到瑞雷波频散曲线反演中。洗牌蛙跳算法是一种群智能优化算法,通过模拟青蛙种群的觅食行为来实现最优化问题的求解,具有计算速度快,需要调整的参数少,全局寻优能力强的优点。为了检验洗牌蛙跳算法的可靠性和计算能力,首先对不含噪声和含噪声的四层理论模型进行了反演试算。然后,利用不含噪声数据对洗牌蛙跳算法与粒子群优化算法进行比较分析。最后,对实际数据进行反演,以检验洗牌蛙跳算法的实用性。理论地层模型和实际数据的测试结果表明:洗牌蛙跳算法可以有效地定量解释瑞雷波频散曲线,收敛速度、反演精确总体优于经典粒子群优化算法与改进粒子群优化算法,具有很大的发展潜力。     

HHT的滤波特性及在声波测井波列信号处理中的应用(英文)

阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,Hilbert～Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解（EMD）和对瞬时频率的求解,可以获得声波信号的时一频谱。其关键技术就是进行经验模态分解,任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征,在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程,并列举了一些声波测井波列实例,说明了该方法的有效性。