用“MISO”法进行井水位观测资料中的气压改正问题

本文将潮汐分析的多道输入单道输出方法(简称MISO法)应用于地下水位观测资料的分析。分析计算结果表明它能够有效地分析和改正气压变化对地下水位的影响。京14井水位观测受气压的影响较严重,长周期部份的最大气压系数为6.67mm/100Pa,最大影响量为246.79mm;短周期部份的最大气压系数为5.42mm/100Pa,最大影响量为32.52mm;经气压改正后的水位调和分析得出Mf波和S_1波的潮汐因子的改正量分别达到70.7％和76.2％。     

固体潮潮汐因子的特征频谱及其应用

本文应用非线性谱分析中的最大熵谱分析方法（ＭＥＭ）、和一般线性功率谱的分析方法，对固体潮潮汐因子的时间序列进行了综合研究，指出固体潮潮汐因子的时间序列中普遍存在明显的半月左右周期的特征频谱；将其应用于地震前兆的分析与探索，对固体潮潮汐因子特征频谱中的前兆变化特征进行了解释，得出结论：半月左右周期的频率域，是固体潮观测中前兆响应的一个重要主频域。     

含水层系统中井水气压效应的某些特征

深井水位能够反映地球固体潮体应变、气压变化、地震波等多种应力应变变化。利用天津高村、河南范县和北京洼里井各两年的井水位与气压整点观测值资料进行频谱分析和回归分析,求出了井水固体潮相对于体应变固体潮理论值的振幅比、时间滞后以及含水层系统中井水的气压系数。初步确定了气压系数与气压变化的频率和气压基值的关系,并对含水层系统中井水的特点给以定性的物理解释。这对于研究含水层性质及水位资料的数据处理是一项基础性工作。     

陕西石泉井不同频带水位对气压和固体潮的响应特征

为揭示陕西石泉井不同频带水位对气压和固体潮的响应特征,采用频谱分析、相干函数和时移分析方法,对石泉井2015-11-01~2016-02-29的井水位、气压和理论重力固体潮等进行深入分析。结果表明,低频带（f＜0.5 cpd）井水位对气压响应较为一般且波动较大,对固体潮响应很差;中频带（0.5~8 cpd）井水位对固体潮响应很好,同时,对气压成分中的K1、S2和S3频点有较好的响应;高频带（f＞8 cpd）井水位与气压和固体潮的相干性均较差,这可能由于该频带井水位的信噪比较低和气压能量较弱等因素所致。此外,在全频带内,随着气压周期的增大,井水位的滞后时间也相应从1 min增至720 min;在中低频带的某些频点或频段,井水位对气压响应的时移存在超前和异常波动现象。
关键词：     

温泉台体应变观测的影响因素及特征分析

为定量估计观测序列所包含的各种成分,评定台站的观测环境、观测质量及对地形变的监测能力,加深对观测数据的理解,准确识别震前异常,以温泉台体应变为例,选择体应变、辅助观测及气象三要素等观测数据,利用别尔采夫滤波、小波分析和相关性分析等方法,分析温泉台体应变观测各周期变化的影响因素及特征。结果表明：1）温泉台体应变年周期变化的影响因素可能为钻孔水位,体应变相位滞后水位约31 d;2）气压是温泉台体应变月波的主要影响因素;3）固体潮汐是温泉台体应变日波、半日波的主要影响因素;4）温泉台体应变与水位、气压、固体潮汐等具有较强的线性相关性。     

利用积谱研究气压对SGC053超导重力仪的影响

利用中国地震局武汉九峰地震台SGC053超导重力仪超过13 000小时的重力固体潮和气压观测数据进行相关分析和积谱分析。结果表明：重力残差信号主要是由气压变化引起的,相关分析的气压导纳值为-3.116 nms ^-2/mbar;气压导纳值和频率之间具有依赖性,气压导纳绝对值频率依赖方程为y=7.036x+2.524;利用固定气压导纳值和导纳值频率依赖的方程进行气压改正结果几乎一致,相差不超过±(1~2) nms^-2_。     

青岛台体应变短周期气压系数变化原因探讨

青岛台体应变短周期(小于128 min)气压系数2018-01出现阶变，通过对观测系统、台站周边施工情况、监测环境等逐项现场核实，排除观测系统、周边施工的影响。利用离散小波变换和回归分析发现，钻孔水位的气压系数与体应变气压系数同步阶变，结合台站钻孔施工当天体应变钻孔水位变化、体应变趋势变化、其他相邻台站水位气压系数变化等数据认为，台站钻孔施工是导致体应变气压系数变化的原因，并定性分析其变化机理。     

短周期气压波对青岛台体应变的影响分析

利用相关分析、回归分析和交叉小波变换等方法,研究青岛台短周期（小于128 min）气压波和体应变的相关系数、气压系数和时频谱。结果表明,影响青岛台体应变的短周期气压波的优势周期为16~128 min。周期小于16 min（高频段）时,相关系数较小,随周期增大而增大;周期大于16 min（低频段）时,相关系数较大,趋于稳定。在相关系数较大且稳定的周期,气压系数为（3.5~3.6）×10-9/hPa,其中周期为16~64 min的气压系数随时间波动最小。交叉小波变换能更细致地揭示不同周期气压波和体应变在时频域的相关关系。     

基于小波变换的GPS水汽与气象要素相关性分析

利用北京市GPS连续观测资料结合气象资料开展GPS水汽与气象要素的相关性分析。首先使用GAMIT软件解算2009-06-01~2012-04-30的北京GPS连续观测网观测数据并结合气压数据获得测站水汽序列;然后用小波变换方法对GPS水汽、温度和气压数据进行分解与重构,并对重构后的数据进行相关性分析。GPS水汽序列的变化趋势与温度呈显著正相关,与气压呈显著负相关。水汽和气压存在年周期和半年周期变化,两者存在显著负相关特性;温度有年周期变化,水汽和温度在d13重构结果的相关性最好,存在显著正相关特性。     

利用MDT资料预测油气产能

准确地预测油气产能关系到油气田开发方案的有效制定。目前,常用模块式地层动态测试(MDT)资料进行产能预测。
由于MDT的测试时间只有几秒钟到几分钟,因此直接使用MDT测试数据计算储层产量会导致较大的误差。针对这一问题,利
用小波分析手段提取了MDT压力测试数据的小波系数之后,采用神经网络方法建立了小波系数与钻杆地层测试(DST)产能间的
数学模型,进而用该模型对其产能进行了预测。将所构建的这一整套MDT产能预测方法应用于XJ油田的产能预测中,预测结果
与DST测试产能的对比表明,该方法能够较好地对工区内的储层产能进行预测,其预测精度能够满足油气田生产的要求。