京津唐张地区地震空间集中度研究

本文使用1960—1987年的京、津、唐、张地区地震台网的观测资料,采用文献[2]所述的地震空间集中度的计算方法,对所有资料进行了3种不同方式的处理。结果表明地震空间集中度的大小随时间、空间的变化明显地反映了地震活动图象的变化,并在一定程度上反映了地震活动平静、密集的变化过程。     

山西地震活动度的空间分布

用地震活动度定量描述地震活动性的方法，对山西省有史料记载以来的地震资料，通过Ｓ值空间扫描计算，绘制了山西省地震活动度等值线图。定量地表达了山西省地震活动度的空间分布特征。     

地震空间分布因子Zk及其在唐山地区的应用

根据空间距离方法,给出了地震空间分布因子Z_1的统计计算方法,并指出地震空间分布因子Z_1可以较好地判断地震空间分布类型。利用唐山地区的地震资料,对地震空间分布因子Z_1在地震预报中的实际应用进行了探讨,指出Z_1对中强地震具有一定的震兆反应能力。本文还就不同的序列处理方式及不同的震级下限对地震空间分布因子Z_1的影响,进行了深入的探讨。     

新沂-泗县地震危险区地震活动和地震构造

运用深浅部构造对比研究、构造解析技术，结合历史地震资料、中强震观测资料分析、地震活动性分析结果，探讨中强震过渡区地震构造环境和地震韵律的研究途径，圈定出新沂—泗县地震危险区。对该危险区进行立体综合剖析，推演出未来中强震发生的空间部位，并预测了该区未来可能发生地震的震源深度、震级、地震长轴衰减方向、地震复发间隔等参数。     

霍山窗与华东中强地震关系研究

分析了１９７２￣１９９７年霍山窗小震的资料,研究了小震月频次、小震空间分布、Ｐ轴取向、Ｐ波初动等特征。认为当霍山窗小震月频次增高超过４０次时应注意３个月内华东地区在佛子岭东北或西南方向５００ｋｍ内可能发生中强地震。未来地震的大小、距离和方位与震群中的最大震级及佛子岭台记录到的Ｐ波初动符号的一致性和空间特征有关。     

中国地震活动度图

本文介绍了利用我国丰富的地震资料,应用地震活动度定量描述地震活动性的方法,通过S值空间扫描计算,绘制的我国地震活动度等值线图。为定量表达地震活动的空间分布提供了一种新方法。     

姚安、大姚中强震区地震构造初析

对2009年7月9日云南姚安6.0级地震烈度考察和现场流动数字地震观测资料,以及自2000年以来在该地区发生的其它3次6级地震序列空间展布、震源机制、烈度分布资料的分析表明,该地区4次6级地震在震源深度、等震线长轴、序列优势空间分布等方面都具有各自的特点。结合石油部门提供的地震勘探资料综合分析认为,该地区地震构造背景十分复杂,突出表现为多方向地震构造的交织,且可能存在不同深度层次断裂构造的耦合     

Morishita播散指数在地震空间分布丛集分析中的应用

本文以汾渭地震丛集分布研究为例探讨了Ｍｏｒｉｓｈｉｔａ播散指数在地震空间分布分析中的应用，并与地震空间中度Ｃ值统计方法进行了比较。结果表明，这种方法无需对资料中特定分布作任何假定，能够直接表述地震的空间分布集中程度，且计算方法简单，可靠。震例分析，，５左右中强地震前几年，地震形成小的丛集团块，地震活动以小震为主，前一年左右地震成团块结构，尺度约为几十公里，但并不伴随明显的震群活动，这种不同时期的地     

临南北部地区岩性油藏地震描述方法应用研究

临南坡折带北部岩性油藏分布受构造、岩性双重因素控制,在开展岩性油藏空间分布研究过程中,以高分辨率地震处理资料为基础,精细准确的层位标定为纽带,利用Stratmagic地震相分析、Jason反演、Epos3.0分频属性等多种地震解释手段,对有利砂体的展布、含油气的分布进行描述,直观刻画了岩性在空间上的分布规律,为该区的岩性圈闭识别和井位部署提供重要依据。     

对1989年以来华北北部6级左右地震前山西测震及前兆异常的总结

从山西测震,前兆资料入手,在核实异常的基础上,总结了１９８９年以来华北北部４次６级左右地震前的异常,对各次地震前测震和前兆的异常类型,形态,空间分布等特征进行了综合分析并对这些观测项目的映时震能力进行了评价。     

地震映像数据的时频分析方法及应用

本文研究地震映像数据的时频解释方法.采用短时傅立叶变换方法获得地震映像记录频谱的时间与空间分布,根据介质对地震波频谱影响的基本规律,通过分析已知地质断面地震映像记录频谱的时间与空间分布,研究了综合利用频率域和时间域信息进行地震映像数据解释的效果.时频分析方法提取了地震波的频谱中关于地层岩性、构造方面的信息,为地震映像数据的处理和解释提供了更多的参考信息.实例证明,利用时频分析解释地震映像数据,有助于了解覆盖层下岩性变化、薄层的分布范围、探测隐伏土洞、确定混凝土构件中缺陷位置,提高地震映像数据的解释精度和准确性.     

地震信号内插与噪音剔除（一）

信号内插与噪音剔除是相互有着有机联系的两个方面。首先讨论地震信号的内插方法,提出了一种“最佳内插算子”,从而导出了另一种“检噪算子”,它可以有效地把干扰波从记录中识别出来,并将其“剔除”出去。进而讨论空间域数据的内插问题--道内插问题。在一定的条件下,空间域数据内插与时间域内插是完全等效的,因此道内插也可以采用与时间域相同的“最佳内插算子”。地震记录上的干扰波其绝大部分表现为空间域的脉冲式干扰,所以用“检噪算子”在空间域作褶积,便能识别干扰,从而对干扰加以剔除。本文解决了一种迭代的剔除方法,取得了好的效果。     

Inversion-based data-driven time-space domain random noise attenuation method

Conventional time-space domain and frequency-space domain prediction filtering methods assume that seismic data consists of two parts, signal and random noise. That is, the so-called additive noise model. However, when estimating random noise, it is assumed that random noise can be predicted from the seismic data by convolving with a prediction error filter. That is, the source-noise model. Model inconsistencies, before and after denoising, compromise the noise attenuation and signal-preservation performances of prediction filtering methods. Therefore, this study presents an inversion-based time-space domain random noise attenuation method to overcome the model inconsistencies. In this method, a prediction error filter (PEF), is first estimated from seismic data; the filter characterizes the predictability of the seismic data and adaptively describes the seismic data’s space structure. After calculating PEF, it can be applied as a regularized constraint in the inversion process for seismic signal from noisy data. Unlike conventional random noise attenuation methods, the proposed method solves a seismic data inversion problem using regularization constraint; this overcomes the model inconsistency of the prediction filtering method. The proposed method was tested on both synthetic and real seismic data, and results from the prediction filtering method and the proposed method are compared. The testing demonstrated that the proposed method suppresses noise effectively and provides better signal-preservation performance.     

基于Dreamlet变换的地震数据压缩理论与方法

为达到更加有效地表示地震数据的目的,仅仅将地震数据当作普通的图像数据处理是远远不够的,地震数据中蕴含的地震波的运动学特性也应作为重要因素而被考虑到.本文讨论了利用Dreamlet变换方法实现地震数据压缩的方法,并针对地震数据本身所蕴含的频散关系特性进一步提出了多尺度Dreamlet变换压缩方法.Dreamlet变换由2个一维局部谐波变换的张量积构成,它在提供地震波场时间-空间局部化性质的同时可以保留波场的运动学特性.通过对二维SEG/EAGE叠前、叠后数据的算例说明了Dreamlet变换用于地震数据压缩的有效性.利用压缩后的数据进行成像的结果更表明,与Curvelet变换方法相比,Dreamlet与多尺度Dreamlet方法可以提供更高的压缩比;在相同压缩比的条件下,使用Dreamlet与多尺度Dreamlet方法压缩重建后的数据进行成像能更好地保留成像结果中的重要结构.     

高精度有限差分地震波正演方法

三维地震模拟不仅可以更精确地研究地震波的传播规律,而且是三维地震资料处理和解释的工具。本文采用精细积分法用于求解波动方程.对波动方程在空间采用差分格式,时间域采用积分法求解析的方法。文中详细论述了精细积分法的数值方法,并给出了计算公式。理论分析和数值算例的结果表明了用这种混合方法得到的解与精确解十分吻合,比有限差分法具有更高的精度。文中给出的地震波正演模拟算例说明了该方法适用于复杂地表和复杂构造地质体。     

Visco‐acoustic prestack reverse‐time migration based on the time‐space domain adaptive high‐order finite‐difference method

It is important to include the viscous effect in seismic numerical modelling and seismic migration due to the ubiquitous viscosity in an actual subsurface medium. Prestack reverse‐time migration (RTM) is currently one of the most accurate methods for seismic imaging. One of the key steps of RTM is wavefield forward and backward extrapolation and how to solve the wave equation fast and accurately is the essence of this process. In this paper, we apply the time‐space domain dispersion‐relation‐based finite‐difference (FD) method for visco‐acoustic wave numerical modelling. Dispersion analysis and numerical modelling results demonstrate that the time‐space domain FD method has great accuracy and can effectively suppress numerical dispersion. Also, we use the time‐space domain FD method to solve the visco‐acoustic wave equation in wavefield extrapolation of RTM and apply the source‐normalized cross‐correlation imaging condition in migration. Improved imaging has been obtained in both synthetic and real data tests. The migration result of the visco‐acoustic wave RTM is clearer and more accurate than that of acoustic wave RTM. In addition, in the process of wavefield forward and backward extrapolation, we adopt adaptive variable‐length spatial operators to compute spatial derivatives to significantly decrease computing costs without reducing the accuracy of the numerical solution.     

基于精细积分法的三维弹性波数值模拟(英文)

波动方程有限差分法是地震数值模拟中的一种重要的方法,对理解和分析地震传播规律、分析地震属性和解释地震资料有着非常重要的意义。但是有限差分法由于其离散化的思想,产生了不稳定性。精细积分法在有限差分法的基础上,在时间域采用解析解的表达形式,在空间域保留任意差分格式,发展成为半解析的数值方法。本文结合并发展了以往学者的成果,推导了任意精细积分法的三维弹性波正演模拟计算公式,并对其稳定性进行了数值分析。在计算实例中,实现了精细积分法二维和三维弹性波模型的地震正演模拟,对计算结果的分析表明,精细积分法反射信号走时准确,稳定性好,弹性波场相较于声波波场,弹性波波场成分更为丰富,包含了更多波型成分(PP-和PS-反射波、透射波和绕射波),这对实际地震资料的解释和储层分析有重要的意义。实践证明,该方法可直接应用到弹性波的地质模型的数值模拟中。     

最小二乘反演迭代算法在压制海上变深度缆采集数据虚反射中的应用

海水面的虚反射(鬼波)引起海上拖缆采集数据陷波,导致地震记录频带变窄,而近年发展的变深度缆采集技术,具有多样的陷波特征,通过专门的去虚反射处理方法可获得宽频数据.本文基于已有研究成果,将最小二乘反演迭代压制虚反射算法应用于某海上变深度缆宽频处理.基于频率波数域镜像记录生成方法获得镜像炮集记录,并采用最小二乘解从变深度缆原始和镜像炮集记录中提取上行波.针对镜像炮集记录生成受初始速度模型精度的影响,使得某深度缆接收的上行波和下行波之间的实际延迟时间存在误差,采用最小二乘反演迭代算法最优化计算下行波与上行波之间的平均延迟时间和上行波记录,并采用时空数据窗口滑动克服延迟时间随炮检距和目的层深度变化问题.合成数据及某海上实际变深度缆数据处理测试结果表明,该方法能较好地压制变深度缆由海水面产生的虚反射,能达到拓宽地震记录频带目的.     

Noncausal f–x–y regularized nonstationary prediction filtering for random noise attenuation on 3D seismic data

Seismic noise attenuation is very important for seismic data analysis and interpretation, especially for 3D seismic data. In this paper, we propose a novel method for 3D seismic random noise attenuation by applying noncausal regularized nonstationary autoregression (NRNA) in f–x–y domain. The proposed method, 3D NRNA (f–x–y domain) is the extended version of 2D NRNA (f–x domain). f–x–y NRNA can adaptively estimate seismic events of which slopes vary in 3D space. The key idea of this paper is to consider that the central trace can be predicted by all around this trace from all directions in 3D seismic cube, while the 2D f–x NRNA just considers that the middle trace can be predicted by adjacent traces along one space direction. 3D f–x–y NRNA uses more information from circumjacent traces than 2D f–x NRNA to estimate signals. Shaping regularization technology guarantees that the nonstationary autoregression problem can be realizable in mathematics with high computational efficiency. Synthetic and field data examples demonstrate that, compared with f–x NRNA method, f–x–y NRNA can be more effective in suppressing random noise and improve trace-by-trace consistency, which are useful in conjunction with interactive interpretation and auto-picking tools such as automatic event tracking.     

3D高阶抛物Radon变换在不规则地震数据保幅重建中的应用

3D地震数据不规则采样缺失重建是地震勘探数据处理流程中的重要问题.本文提出了一种基于具有保幅特性的非均匀高阶抛物Radon变换（NHOPRT）地震数据重建方法.在最小二乘反演方程中引入Delaunay三角网格剖分来计算空间不规则加权系数,从而获得最接近完整规则数据的高阶抛物Radon变换域系数.在用SVD求解反演方程过程中,利用高阶抛物Radon变换算子在频率域为指数函数,具有线性可分解特性,将二维空间的高阶抛物Radon变换算子分解为两个独立的一维空间变换算子,减小了变换算子的矩阵大小,从而很大程度地提高了计算效率.理论模型和实际地震数据重建测试证明了本文方法的有效性以及实用性.