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。     

准南高密度三维近地表速度模型反演的地震道优选

准南安集海背斜高密度三维具有炮道密度大、覆盖次数高、地震数据量大等特点,在进行层析法、折射法等初至波基准面静校正应用过程中带来了困难和挑战,主要表现在初至拾取量大,拾取效率和精度难以同时保证,模型反演运算时间长,达不到地震资料处理时效性要求。为此,针对初至波反演方法中数据量的约简、自动初至拾取精度量化统计方法进行了分析研究,从排列选择和高效初至拾取方法入手,通过大量试验及验证确定了安集海背斜高密度三维静校正方案,有效解决了高密度、大数据量静校正求解的难题,缩短了静校正的计算周期,为类似高密度三维区块的静校正计算提供了一种实用的工作思路和手段。     

地震随机噪声压制及其初至走时拾取方法研究

针对具有较强随机噪声干扰的地震波形无法准确拾取初至走时的问题,提出在运用自动拾取算法前对地震随机噪声进行压制处理的思想。采用完备集合经验模态分解(CEEMD)联合小波阈值对地震信号进行噪声压制,与小波阈值法的联合使用可有效改善CEEMD方法中直接舍弃部分IMF高频分量,造成去除高频噪声的同时也将相应分量上的有效信息一并去除,进而导致信号失真的问题。采用改进滑动时窗能量比联合AIC信息准则法对去噪后的地震波拾取初至走时,该方法首先根据改进滑动时窗能量比法识别地震事件并大致确定初至时刻,然后在该时刻前后取一时窗,使用AIC方法计算AR模型在该时窗范围内的极小值,得到精确的初至波走时。合成及实际地震资料处理结果表明,在拾取初至走时前进行地震随机噪声压制,可有效提高初至波走时的拾取精度。     

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。     

BP神经网络的改进及其在初至波拾取中的应用

在地震资料处理中,正确的初至时间,是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中,并针对经典BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,利用组合函数法、限幅法、动量因子法及自适应学习率法等进行了改进。用模拟试验证明了这些改进方法的可行性和有效性,在应用于实际的地震记录初至波拾取中,取得了良好的应用效果。     

微地震技术在农安油页岩靶区的应用

微地震初至时间拾取是微地震资料处理过程中的一个重要步骤,也是地层速度模型建立的重要依据。为提高拾取精度,本文提出一种新的自动拾取初至时间的方法,计算三分量地震数据的小时窗协方差矩阵特征值,将其作为特征函数引入到STA/LTA能量比法当中,从而实现自动拾取初至时间,并结合P波时差法完成震源定位。理论模型及农安浅井油页岩水力压裂试验的微地震资料处理结果表明,该方法可以有效地拾取微地震初至时间并实现震源定位。     

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。      

初至波层析反演表层速度的应用实践

与传统的静校正方法相比,初至波层析速度反演不受近地表结构变化的约束,可以得到准确的近地表速度模型。以山西某地活断层、新疆沙漠地区及瓦岗川地区的地震勘探为例,介绍了在地层埋藏浅、地表高程变化大或表层起伏小、但下伏老地层起伏大的情况下,可以利用拾取初至波旅行时进行层析速度反演,获得满足要求的速度模型;而对于近地表地形与下伏地层变化剧烈的复杂地区,其静校正需以初至波层析反演的表层速度作为初始模型,通过数据平滑等多次迭代处理,获得折射波静校正近地表模型,进而计算静校正量。实际应用表明,初至波层析速度反演可以广泛应用于沙漠、山地、沼泽和海洋等复杂地区的静校正工作。     

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。     

地震数据关联维的快速计算方法

用常规方法计算地震数据分形联维数需要花费很长的计算时间。作者在本文中提出了一种基于梯形法和常规的最小二乘拟合相结合的分形关联维数方法,将本文算法应用于实际地震资料处理,可以快速确定地震道时间序列的无标度区分与分维数。     

青藏高原羌塘盆地中央隆起近地表速度结构的初至波层析成像试验

利用2条衔接并横过青藏高原羌塘盆地中央隆起的反射地震剖面探测数据,进行了初至波层析成像试验,以揭示羌塘中央隆起的表层结构特征。研究结果表明,大量的反射地震单炮记录初至清晰,长排列接收丰富了浅表构造趋势特征的信息,层析走时射线密度随地下构造的复杂程度而变化。层析反演得到的速度结构显示了高速层起伏剧烈的变化特征,其厚度与地表出露地层的年代负相关。深反射地震初至波走时层析成像可以提供丰富的地壳近地表结构信息。     

Correlation Fractal and Multifractal Characteristics of Seismic Activity in the Taiwan Area, China

Based on the analysis of newly collected data of plate tectonics, distribution of active faults and crustal deformation, the Taiwan area is divided into two seismic regions and six seismic belts. Then, correlation fractal dimensions of all the regions and belts are calculated, and the fractal characteristics of hypocenteral distribution can be quantitatively analyzed. Finally, multifractal dimensions Dq and f(α) are calculated by using the earthquake catalog of the past 11 years in the Taiwan area. This study indicates that (1) there exists a favorable corresponding relationship between spatial images of seismic activity described with correlation fractal dimension analysis and tectonic settings; (2) the temporal structure of earthquakes is not single but multifractal fractal, and the pattern of Dq variation with time is a good indicator for predicting strong earthquake events.     

基于小样本卷积神经网络的主动源P 波初至拾取方法

地震走时成像结果的准确性取决于初至到时的拾取精度,人工挑选初至效率低、成本高。前人研究表明深度学习可以应用于初至的自动拾取,然而传统的深度学习方法往往需要大量人工挑选的初至作为神经网络的训练集。文章利用U型卷积神经网络拾取单炮多道P波初至,研究表明P波初至拾取的均方根误差会随着训练集数量的增加而减少。训练集分别采用35炮和597炮数据时,对应的均方根误差分别为11.4和6.5 ms。参考半监督学习中数据增强方法,选取适合主动源数据的增强方法（随机剪裁、随机擦除等）用于拓展训练集。结果显示,以人工拾取总数据量的5%（35炮）作为小样本并进行随机擦除数据增强后,实现了均方根误差在5.5 ms（约3个采样点）以内,比未经增强的误差减少51%。与前人的深度学习方法相比,本文应用的数据增强方法可以在小样本的情况下实现主动源地震初至的高精度拾取。     

利用P波S波相结合的逆时偏移方法监测微地震群

微地震定位是油气资源开采中评估水力压裂质量和评估矿山地震和水库地震安全的重要手段。但是,采用地震震相 到时定位的方法很难对具有相近到时的微地震事件群精确定位地震。本文尝试用P波和S波结合的逆时偏移方法对具有相 近到时的微地震定位。先用绝对振幅记录做逆时偏移,获得P波和S波以及P波与S波结合的综合波场,再采用波前在震源 位置成像前后的汇聚到散射的转换过程作为成像条件,提取震源位置和发震时刻。用数值模拟生成具有相近到时的微地震 群,然后用该方法定位微地震。结果表明该方法可以有效提取各个震源位置和发震时刻。     

初至时间的自动拾取

初至时间的自动准确拾取一直是地震勘探中的一个基础而又很重要的问题。前人已基于一些简单的假设提出了几种自动拾取初至的计算机算法,但拾取精度总受噪音及波形变化的影响。本文提出了一种改进的倾角扫描相关算法与改进的能量比法联合拾取初至时间的方法。该方法是在利用扫描相关算法对地震道进行噪音压制后,采用能量比法确定可能存在的有效波的初至粗略时间,然后利用倾角扫描相关算法验证有效波的存在,利用峰值法及拐点校正法求取精确的初至时间,最后利用人工拾取的经验准则进行初至可靠性检查及互换时间校正。本文的算法已在Z—181微机上实现,在江苏省连云港市文物保护折射波勘查的自动化解释中应用效果较好。     

裂隙岩体非饱和渗流的分形模型

基于毛细吸持理论和Sierpinski空间的假定,建立了用分维数表示的毛细压力-有效饱和度及毛细压力-相对渗透系数关系的裂隙岩体非饱和渗流分形模型。根据Monte-Carlo模拟技术由平硐资料生成三维裂隙网络,利用盒维数方法计算裂隙岩体体积分维数。探讨了分维数与裂隙渗透率的关系。结合糯扎渡水利工程实例,将模型计算结果与Brook-Corey模型对比,结果表明相对渗透率主要受最大裂隙开度的影响,当裂隙开度范围不大时,分形模型可较好描述岩体裂隙的毛细压力与有效饱和度的关系。当裂隙开度范围较大时, ,忽略最大裂隙开度,模型可以等价于Brook-Corey模型。