地震波初至拾取的分形研究

在地震数据处理过程中 ,传统的方法都是以振幅、频率、相位等的变化为依据来拾取地震初至波。作者突破了这些传统依据 ,根据分形的原理 ,用时窗的变化来反映地震道曲线的局部形态特征 ,通过一元线性回归模型统计出曲线的形态特征参数———分数维 ,然后由分数维的变化来判断初至地震波 ,得出了一种高效的拾取初至地震波的新方法。针对该方法的计算过程开发了处理软件模块。理论的模拟证明该方法非常适用于目前越来越庞大而复杂的地震勘探数据资料的处理。通过实际的试算表明软件模块的适用性强。该方法精度高 ,计算速度极快 ,抗噪能力强 ,在低信噪比的情况下也能快速精确地拾取初至地震波。     

分形在检测地震波初至方面的应用

在地震记录中，以纯噪音到信号加噪音的过渡处，即初至附近，分维数发生明显的变化，因此可以分析沿地震道的分维变化来检测信号的存在，这种算法在噪音严重的情况下，也能精确地拾取有效波初至。     

基于STA/LTA和分形维算法的微震事件初至自动拾取方法

精确拾取微地震事件初至是微震定位的关键技术之一。根据STA/LTA和分形维数两种微地震初至拾取方法的原理,采用理论模型数据对两种初至拾取方法进行了测试,并选取不同信噪比的实际数据从初至拾取精度、算法效率两个方面进行了对比。结果表明,对于高信噪比微震事件,两种方法都能获得精度较高的初至,但对于低信噪比微震事件,分形维数与STA/LTA比较其拾取精度相对要高。鉴此,运用STA/LTA和分形维两种算法相结合的微震事件初至拾取方法,对实际数据进行了处理,实现了微震事件初至较为准确的自动拾取。     

基于分维和相关性的自动初至拾取技术及应用

初至拾取是近地表反演的基础数据,采集的原始数据呈指数增长,尤其对于复杂山地采集的低信噪比单炮地震记录,越来越需要具有较高精度的自动初至拾取技术来完成巨大的工作量。这里采用了空变炮内和炮间的初至拾取时窗,实现了基于分维和相关性相结合的初至自动拾取技术。首先根据分形维的变化特征来判别地震波的初至走时;然后再根据拾取的是波峰、波谷,或过零点进行细微的调整,而对于山地采集的低信噪比单炮资料,还不能调整为最优;最后,在此基础上,将相关性技术应用于局部的初至最优化。实际资料的初至拾取结果表明：该方法能有效地改善初至拾取的精度。使用拾取的初至时间进行层析反演,并计算层析静校正量,可用于后续的处理。     

用小波变换与能量比方法联合拾取初至波

首先用小波变换对原始炮点记录进行分解，然后用小波通道作为初至拾取的输入，拾取时，使用了能量比方法，该方法主要利用记录道在初至波前后能量的差异，在此基础上，综合考虑时窗，相位，能量和过零点等多种因素，成功地切除了初至波，实际资料处理结果表明，本方法具有适应噪声能力强，计算速度快，操作简便，初至和切除准确等特点。     

基于S变换和瞬时旅行时属性的自动初至拾取方法研究

地震波走时拾取是地震资料前期处理过程中的一个重要步骤,同时也是后期层析成像方法中计算速度的重要依据。本文提出了一种新的自动初至拾取的方法,利用地震信号的瞬时旅行时属性进行地震波自动初至拾取,瞬时旅行时属性的计算包括两个独立但相关联的部分,首先通过S变换将地震信号转换到时频域,然后利用映射算子将时频域表征映像回时间域得到瞬时旅行时,从而实现自动拾取初至。理论模型和实际地震资料处理的结果表明,该方法可以有效地拾取地震波初至时间。     

地下洞室变形监测数据的盒维数分形特征分析

在某大型地下洞室群工程的断面变形收敛监测过程中发现其时程曲线的波动程度有着明显的规律性,引入一维盒维数来定量描述该特征,在试算结果基础上探讨了其与围岩性质相关的力学含义。进而,通过采用该指标比较不同监测断面计算结果的差异,印证了盒维数与围岩完整性的对应关系。更进一步,分析各断面的空间位置及其盒维数值的关系,得出了整个区域内围岩完整性的演变规律。最终,由后继开挖过程揭露的围岩情况,证明整个推理过程和结论的有效性。     

基于高阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法

将现代重要的统计信号处理理论--高阶累积量理论引入到地震信号的分析与处理中,提出了一种基于互四阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法,并给出了该方法的基本原理与具体算法.该方法利用地震信号横向波形的相似性以及互四阶累积量对高斯色噪声不敏感的特点,实现地震信号初至时间的自动拾取.理论模型计算表明,在强高斯色噪声干扰下...     

中国水系的盒维数及其关系

应用分形理论,系统地探讨了整个中国水系及其各组成流域水系的分形结构特征。通过研究,得出主要结论如下:(1)整个中国水系及其各组成流域水系的分形结构特征是客观存在的;(2)应用网格法系统地计算出了中国各流域水系的盒维数值:整个中国水系的盒维数值为1.4189,中国外流区水系的盒维数值为1.4305;(3)中国平原地区水系的盒维数值一般较大;(4)整个中国水系盒维数值与组成它的各个层次流域水系的盒维数值的平均值并不相等,一般而言,不同层次流域水系盒维数值的平均值小于整个水系盒维数值。     

高精度初至自动拾取综合方法研究

初至拾取是地震信号处理的关键环节,其精度和效率是资料处理的重要指标.针对常规地震资料,特别是浅海地震资料信噪比相对较高的情况,探讨了改进的能量比法,来确保拾取精度的前提下,实现过程的自动化.在传统能量比方法的基础上,研究了两种改进方法:利用边界检测和稳定因子解决"起跳不干脆"现象,利用多时窗识别折射波与直达波交混处的初至;利用奇异值的处理方法和可变时移量相位推算技术,解决精度和效率问题.模型和实际资料处理结果表明:综合时窗、相位、能量等多种因素,改进后的方法针对常规地震资料具有拾取准确、计算速度快、自动化程度高等优势.     

干耦合超声波检测及波初至的自动拾取

目前岩石力学参数测定,受限于探头及数据采集设备,多在实验室环境完成,同时,传统超声收发探头对接触面平整度要求较高,需要对岩石表面打磨处理,且需要涂抹导声糊。这些都极大限制了超声测量系统的应用范围。为实现对岩石钻孔内的长效监测,对声波发射、接收机制及岩石内超声信号的频域特性进行分析,通过AIC算法拾取波前初至,利用小波去噪和改进AIC法(NAIC)求波初至到达精确时间,研究了基于干耦合岩石内部参数测量系统,在岩石内部实现了超声信号的发射接收、信号瞬态触发、高速采集,并将最终结果通过无线方式传输至数据记录仪。分别对Φ50 mm×100 mm花岗岩及砂岩岩样进行了超声波传输参数测量,Φ114mm×280mm花岗岩岩样测量距离分别为150、200mm,利用NAIC、STA/LTA、MER、ETA 4种算法对该数据进行处理,并与第三方仪器测定结果进行比较。结果表明:基于干耦合声波测速采集系统,对不同工作接触面适应性较好,数据误差在规范允许范围内。小波降噪适用于背景干扰少、频率范围集中的超声接收信号,在到时拾取方面,除STA/LTA外其余3种算法在去噪后的到时拾取精度均得到有效提高,其中尤以NAI...     

一种可靠的强噪声三分量微地震数据初至拾取方法

精确的初至拾取是微地震数据处理中至关重要的环节。主流的长短时窗比法(STA/LTA)和基于自回归模型的赤池信息准则(AR-AIC)方法,对强噪声数据的拾取效果并不理想。为了更为精确的估计强噪声数据初至,提出了一种基于小波多尺度分析(WMA)和AIC算法的联合拾取方法。首先使用WMA对强噪声三分量(3C)微地震数据进行分解,并重构其近似数据作为实际计算数据,同时计算其绝对值的最大值点,来约束AIC计算数据段,最终选取AIC序列的全局最小值点作为其初至点。文中采用合成数据和实测数据对该改进算法进行了验证,拾取结果表明该算法能有效适用于强噪声微地震数据初至拾取,并明显提高其拾取精度(误差在0.25～0.5 ms之间)。     

微地震事件不同初至拾取方法的对比分析

微地震事件初至的精确拾取是微震时空定位的关键技术之一。简述了STA/LTA (Short–Term to Long–Term Average)、AIC (Akaike Information Criteria)、分形维数3种微地震初至拾取方法的基本原理;采用理论模型数据对不同初至拾取方法进行了方法测试效果分析;并选取不同信噪比的实际数据对初至拾取精度、算法效率两个方面进行了比较。结果显示：高信噪比时,3种方法初至拾取的精度都比较高;在信噪比降低时,分形维数法初至拾取的精度仍然较高,具有较好的抗噪性;但是,分形维数法的效率较低,且受算法原理限制,并且与AIC法很难单独拾取事件初至。因此,采用STA/LTA识别微地震事件,初步确定初至范围,然后再使用AIC方法精确拾取初至,是微地震事件初至拾取的较好方法。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

基于分形理论的粗粒料级配缩尺方法研究

按规范要求的剔除法、等量替代法、相似级配法、混合法等4种缩尺方法,对某粗粒料原型级配进行缩尺,得到15条试验模拟级配,相应的最大颗粒粒径分别为60、40、20 mm。对原型级配和缩尺后模拟级配,进行了最大干密度试验,引入粒径分形维数,研究粒径分形维数与级配缩尺方法、最大干密度的变化规律。分析认为,粒径分形维数是一个能综合反映级配的量化评价指标,可准确反映不同缩尺方法后的试验模拟级配;级配缩尺方法本身对最大干密度有较大的影响,相似级配法的最大干密度值与原型级配的最接近,等量替代法的差异性最大;粒径分形维数与最大干密度具有较好的线性归一化,利用归一化规律,可准确推求原型级配的最大干密度值,有较好的工程应用价值。     

波形长度分形维数在结构振动诊断中的应用

在Hausdorff 维数和分配维数的基础上,采用拓扑映射技术,提出了振动波形长度分形维数的定义和计算公式,并对其数学严密性进行了证明.结合工程实例探讨了基于振动波形长度分形维数计算的结构振动诊断技术:模型增长法和滑动窗法.该技术对于波形异常检测表现出精度高、抗噪能力强及自动快捷等优势,构成了一条分形理论用于结构振动诊断的有效技术路线,具有良好的应用价值.     

基于分形方法的多孔介质有效应力模型研究

在充分分析国内外多孔介质有效应力研究基础上,针对石油工程中深层岩石复杂结构特征,应用分形几何理论,分别建立了深层多孔介质岩石有效应力的二维和三维分形计算模型。该模型能反应任意孔隙结构下的应力作用关系,是现有相关有效应力模型的补充和完善。为了现场应用方便,进一步给出多孔介质有效应力分形模型的简化式。实例计算表明,应用简化式计算的有效应力值误差在7％以内,可以满足油田现场的要求,并且应用简化式有利于应用测井数据获得连续的有效应力剖面。