基于MPI的一维大地电磁并行计算研究

在大地电磁中运用并行处理技术来减少计算时间,提高运算效率.结合一维广义逆矩阵法反演的计算特点,详细分析了串行程序并行化方法,主要采用主从并行模式、分频并行计算的并行方案.在Linux系统上使用Fortran和MPICH2相结合的开发工具编写了并行程序,通过理论模型和实测数据对实现的并行程序进行试算,并与串行程序对比验证了该算法的可行性、正确性,为二维、三维的正反演并行计算提供了研究基础.     

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.     

时频峰值滤波去噪技术及其应用

本文将时频峰值滤波(TFPF)去噪技术应用于共炮点地震资料的随机噪声压制.时频峰值滤波技术是通过频率调制将信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,恢复有效信号,与其它去噪方法相比,TFPF具有在较少的约束条件下压制强随机噪声的优点.本文针对实际地震资料的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF,使得地震信号在一个窗长内近似满足线性瞬时频率条件,减小由地震信号非线性引起的偏差.本文对共炮点地震记录做时频峰值滤波处理,滤波结果表明在地震勘探资料中存在强随机噪声的情况下,利用局部线性化处理的时频峰值滤波技术可以有效地压制地震资料中的随机噪声,恢复出湮没在随机噪声中的地震反射信号.信噪比提高3～6 dB.     

Wigner-Ville分布及其在地震衰减估计中的应用

地震信号的衰减一般是在频域内利用信号功率谱的统计性质进行表征。但是,传统的基于傅立叶变换的功率谱估计方法的分辨率较低,使得衰减估计的精度较低。Wigner-Ville分布是一种重要的Cohen类时频分布,它具有一系列的优良性质,如时频边缘分布性质、好的时频聚集性等。这些性质对信号的时频分析具有重要意义。因此,Wigner-Ville分布为地震信号的衰减估计提供了新的手段。本文首先介绍了Wigner-Ville分布以及能够减少或消除交叉项影响的平滑Wigner-Ville分布,然后,提出了一种基于Wigner-Ville分布的衰减估计方法。在这一方法中,利用Wigner-Ville分布得到的瞬时能量谱中高频段的能量下降速率度量衰减。将这一方法应用到塔中地区奥陶系礁滩相碳酸盐岩储层预测,结果表明,基于Wigner-Ville分布的衰减能够有效地检测出礁滩相带和泻湖区域之间衰减特性的差异。     

泥石流冲击荷载的时频分析方法及应用

泥石流的能量转化主要集中于运动过程中,泥石流冲击压力随时间变化的过程是其能量不断变化的综合表现。本文分析了泥石流能量转化过程及冲击荷载的紊流形态,并根据其脉动特性,将泥石流冲击荷载作为信号进行研究。以大型泥石流模型试验为基础,利用小波时频分析方法将试验测取的泥石流冲击荷载映射为时间与频率的联合信号,得到同一时间9个频段内的能量强度。从冲击荷载的能量分布可以看出,稀性泥石流95%以上的波动能集中在低频段内（0～6.25Hz）,从而为深入研究泥石流冲击机制及防治结构动态荷载设计提供了一些理论依据。     

时频分析方法及在地震波谱研究中的应用

地震波是一种非平稳信号,傅立叶分析已不适合。时频分析能对非平稳信号进行分析,并给出地震波信号能量的时间-频率分布。但是在时频分析时,存在交叉干扰项,会带来一些错误的信息。本文讨论了波恩-约旦(Born-Jordan)时频分布、乔伊-威廉斯(Choi-Williams)时频分布、赵-阿特拉斯-马克斯(Zhao-Atlas-Marks)时频分布3者之间抑制和消除交叉干扰项的特点,认为赵-阿特拉斯-马克斯(Zhao-Atlas-Marks)时频分布抑制交叉干扰项的效果和时频聚集性更好,更适合于分析地震波。     

小地震与人工爆破记录的时频分析

基于Matlab软件,编制了对近震记录进行时-频分析试验研究的程序,搜集2006—2008年间首都圈地区震级介于ML2.4~2.7的5次天然地震和5次人工爆破的27个台站的宽频带记录,根据震中距离的相似性挑选5组天然地震和人工爆破地震,分析其时频特征。对于所有的数据都给出其三分向的时频图、原始波形图和频谱图,以及水平向和三分向的叠加图。分析结果表明,天然地震和人工爆破的记录具有明显不同的时频特征,天然地震的时频呈现出"多峰"特征,而人工爆破的时频分布则相对"少峰";天然地震的时频峰值分布在较宽的频率范围内,人工爆破的峰值则分布在频率较低的相对狭窄的范围内。通过以上实践,发现时频分析在分析不同时间点的频谱信息以及整个数据的时频分布特点时比傅里叶变换具有优势。     

用基于平滑技术的时频分析方法对地震资料去噪的研究

本文提出了一种新的时频分析方法—基于平滑技术的时频分析方法,并给出了该方法的基本原理以及用该方法对地震观测信号进行去噪的具体算法.它以信号的平滑处理为基础,与传统去噪手段相比,具有物理意义清晰且运算简单的优点.实验结果表明,利用该时频分析方法可以极大地提高远距离地震观测信号的信噪比,从而为远距离地震信号的检测提供了有力的工具.     

山西运城振动事件S变换时频分析

基于S变换,对2005年以来山西南部运城及其附近地区的振动事件波形进行时频分析,并与山西南部地区的天然地震、爆破和塌陷地震波谱特征进行对比分析。结果表明：天然地震一般S波携带能量较大,衰减较慢,震相高低频成分呈现均匀分布;一般近台记录的人工爆破P波比S波发育,能量衰减较快,震相急促短暂;塌陷地震波列能量随时间和频率的展布相对集中,一般分布在频率较低区域;振动事件震相简单,被不同台站记录的波形能量优势分布及频率分布范围差异较大,衰减特征不明显。据此,基本可以排除山西南部及附近区域的振动事件为天然地震、爆破和塌陷事件的可能。     

基于时频电磁法的富有机质页岩层系勘探研究

我国地质条件复杂、多样,能否充分发挥出非地震勘探技术成本低、效率高的技术优势,检验电法勘探技术在页岩气勘探中的有效性,是当前在页岩气勘探起步阶段亟待解决的重要问题之一.本文介绍了在研究和总结含气页岩密度、极化率、电阻率等岩石物理特征基础上,在四川盆地南部筠连地区开展的物性调查、时频电磁法勘探试验工作.勘探研究结果表明,本地区分布的富有机质页岩层系-志留系龙马溪组(S1l)具备开展电法勘探工作的物性条件,时频电磁法具有勘探富有机质页岩层系的能力.     

数字地震波时频分析

选取具有较高分辨率和较低交叉项的赵—阿特拉斯—马克斯(ZAM)方法,进行数字化地震波时频处理。结果显示:(1)S波高能量密度区域处于低频段,其频带比P波高能量密度区域窄,且S波能量密度比P波大1个数量级;(2)天然地震的高能量密度分布较为离散,爆破的高能量密度分布较为集中。     

基于频率域峰值属性的河道砂体定量预测及应用(英文)

河道砂体是陆相含油气盆地最重要的储集类型之一,其边界识别和厚度定量预测是储层预测的热点难题。本文在总结现有方法技术的基础上,提出一种利用频率域峰值属性进行河道砂体边界识别和厚度定量预测的新方法。对典型河道薄砂体地震反射进行了正演模拟,构造了一种新的地震属性——峰值频率-振幅比,研究表明:峰值频率属性对地层厚度变化敏感,振幅属性对地层岩性变化敏感,两者比值突出河道砂体的边界,同时,借助峰值频率与薄层厚度间存在的定量关系进行薄砂体厚度计算。实际数据应用表明,地震峰值频率属性可以较好的刻画河道的平面展布特征;峰值频率-振幅比属性可以提高对河道砂体边界的识别能力;利用频率域地震属性进行砂体边界识别及厚度定量预测是可行的。     

叠后地震属性分析在油气田勘探开发中的应用

地震属性分析技术一直是地震特殊处理和解释的主要研究内容.随着油气勘探开发的发展,地震属性分析技术已经成为油藏地球物理研究的核心内容,是勘探地震与开发地震之间纽带.本文针对鄂尔多斯盆地的低幅度构造、低孔隙、低渗透率、致密性隐蔽油气藏的特点,综合应用相干数据体分析、地震相自动分类定性识别砂体厚度、地震振幅属性分析、频谱分解、多井约束的储层叠后反演等叠后属性分析技术,探索了一套适合该区油气特征的储层横向预测及油气识别模式.为该区油气勘探开发,储量计算提供可靠依据.同时也为隐蔽性油气藏的勘探开发积累了经验.     

地震属性技术的研究和应用

地震属性的研究大致从上个世纪60年代开始,经历了几个阶段的发展后得到了广泛的应用.由于地震属性的解释可获得许多有关地层、断层、裂缝、岩性和相的变化的重要特征信息,我们结合地震属性特征参数的意义,从实际应用出发,把地震属性分为了振幅、频（能）谱、相位、复地震道、层序、相关六大类,并根据在地层、断裂、岩性等方面的实际应用进行了详细描述,讨论了属性分析技术原理中应注意的几个环节.最后通过对断裂、河道、火成岩、古潜山等几个实例的详细描述,证明了相干、阻抗、振幅等地震属性的应用效果,说明了地震属性在实际应用中的作用.     

并行计算技术及其在勘探地球物理学中的现状与展望

本文详细阐述了并行计算技术及其在地球物理勘探数据处理中的发展现状和发展趋势,分析了几个代表性的并行算法实例.这些结果表明,在拥有强大的并行机的基础上,基于并行计算开发环境(MPI和PVM等)设计高效的并行算法,通过分配合理的并行粒度、通信开销、负载平衡等执行高效的并行计算,可以有效加快处理速度、降低成本.目前,并行算法在地震数据处理中应用已较为成熟,近年来向更实用的基于PC机群的并行技术发展.然而,在非地震方法中,并行算法应用较少见文献报道,研究尚处于初级研究阶段.在大地电磁的二维和三维正、反演问题上,并行计算技术逐渐得到越来越多关注和重视.随着资源和能源需求的增长,地球物理勘探向深度和广度快速发展,大幅增长的数据量使得高性能并行计算机和高效的并行算法在勘探地球物理学中的发展和应用将占据愈来愈重要的地位.     

用时频峰值滤波方法消减地震勘探资料中随机噪声的初步研究

时频峰值滤波算法是一种新颖的基于时频分析的信号增强算法,能够有效地消除随机噪声,恢复有效波信息.本文将这种时频分析算法用于消除地震勘探资料中的随机噪声,对淹没于随机噪声下的40道共炮点记录进行时频峰值滤波,恢复出来的共炮点记录可以清楚地表现原始记录同相轴的位置.经过对40道中任选两道（即第21道和第7道）滤波前后的子波形态Wigner\|Ville分布、傅立叶振幅谱等的比较,可知仅在谷值和峰值点误差较大,子波带宽相对误差小于25％.仿真试验表明信噪比可达－7dB,说明该方法可以有效地消减地震资料中的随机噪声.     

The use of geometric and gamma-related distributions for frequency analysis of water deficit

This paper presents an approach to perform statistical frequency analysis of water deficit duration and severity using respectively the geometric and exponential distributions. Monthly mean water discharges are compared to a given threshold and classified in two mutually exclusive ways. This leads to a two state random variable such that: a success represents the absence of a water deficit event (mean monthly discharge exceeds threshold), and a failure, a water deficit event (mean monthly discharge is below threshold). If we suppose that this random variable gives rise to a Markov process of order 1, then the duration of a water deficit event X (consecutive months in deficit) will have a geometric distribution. In turn, the summation of discharges in deficit will give the severity of a water deficit event which can be represented by a one-parameter exponential distribution. The threshold or base level is taken as a percentile of the observed mean discharges of a given month. This base level, which varies from month to month, can be viewed as the limit of an acceptable deficit (or energetic failure) associated to a given empirical probability of being in deficit. The second step of the approach is to estimate the value of the parameter for each distribution using the maximum likelihood method. Expressions for the estimator of a given percentile, , as well as its variance are deduced. Finally, the presented models are applied to observed data.