基于Chirp数据和Biot-Stoll模型反演南海北部陆坡海底表层沉积物物理性质

浅地层剖面是基于声学信号(频率在几百至几千赫兹)在沉积物中的传播得到可反映沉积地层结构的数据,海底反射系数与沉积物物理性质密切相关。Biot-Stoll声波传播理论模型可以预测海底沉积物的物理性质,构建反射系数等声学参数与物理参数之间的关系,但在不同的海域采用不同的参数所获得的效果不同。为此,本文基于南海北部陆坡海底表层沉积物的实测物理参数,利用BiotStoll模型建立研究区海底反射系数和沉积物物理性质之间的关系,结果表明模型计算值与样品实测值吻合度总体较好,偏差在0.1%～4.9%之间,并建立了频率3.5 kHz时海底反射系数与沉积物孔隙度、密度、平均粒径之间的关系方程,且方程拟合度较高,可决系数R2均大于0.99。在对典型Chirp剖面数据计算其海底反射系数的基础上,反演了海底表层沉积物的孔隙度、密度、颗粒平均粒径等物理性质,其中反演孔隙度、密度、平均粒径与实测孔隙度、密度、平均粒径相对误差均小于5%,结果与实测值基本相符,表明该反演方法在南海北部陆坡区的应用是可行的。     

基于海底表层沉积物声速特征的南海地声模型

在由垂直声速梯度建立的地声模型基础上,通过引入沉积物与海水声速比和沉积物压缩波与切变波声速比两个表征沉积物声学特征参数得到更全面和有实际指导意义的地声模型。在沉积物声波传播FCMCM模型基础上,基于热作用和重力作用下沉积物两相介质的应力应变分析,建立TFCMCM和DFCFCM模型,运用模型校正表层沉积物声速特征来计算和解释地声模型。根据海底表层沉积物存在低声速和高声速两种类型,结合沉积物沿纵深孔隙度不变和变化两种类型,得到南海海底沉积物的两类四种典型地声模型:低声速孔隙度不变型、低声速孔隙度减小型、高声速不变型和高声速孔隙度减小型。运用这四种典型地声模型的组合解释了卢博提出的南海三种典型声速结构。认知声速结构将为南海声学探测海底、划分海底区域提供模型支持。     

南海南部海域海底沉积物弹性性质及其分布

报道和分析了12°N以南的南海南部海域海底沉积物弹性参数纵波速Vp、横波速Vs、弹性模量E、体积弹性模量K、压缩系数β、剪切模量μ、泊松比ν和拉梅常数λ,并对大陆架和大陆坡、深海盆的结果进行比较分析。结果表明,海底浅层沉积物声速(纵波速)以低声速为主,高声速沉积物主要在大陆架和个别岛礁区域,低声速沉积物连成一片,高声速沉积物不是连成一片。大陆架海底沉积物弹性模量、体积弹性模量、泊松比和拉梅常数等4项参数比大陆坡海底沉积物要高,大陆坡海底沉积物压缩系数比大陆架海底沉积物要高,剪切模量在大陆架和大陆坡海底上相差不大。讨论了它们之间的关系、平面分布特征及其普遍意义。     

基于浅地层剖面的海底浅表层沉积物物理性质参数反演技术研究

海底浅表层（小于1 m）沉积物的物理性质,如粒度、孔隙度、密度等是海洋沉积学研究和海洋工程地质分析的重要内容,目前主要基于有限的海底取样或原位测试获取这些沉积物的物理性质。浅地层剖面是基于声学信号（频率几千赫兹）在沉积物中的传播得到可反映沉积地层结构的数据,其中的一些声学参数,如海底反射系数、波阻抗等与沉积物物理性质密切相关。如何充分而有效地利用浅地层剖面资料,反演得到剖面覆盖区海底浅表层沉积物的物理性质参数,极具科学意义和应用价值,且基于声学属性反演沉积物物理性质是当前研究的热点。为此,本文基于渤海LD16-3CEPA至LD10-1PAPD路由段的浅地层剖面数据和海底表层沉积物的实测物理参数,利用Biot-Stoll模型建立研究区海底反射系数和沉积物物理性质之间的关系,并基于浅地层剖面数据计算得到的海底反射系数,反演了研究区海底浅表层沉积物的孔隙度、密度、平均粒径等物理性质参数。其中反演的孔隙度、密度、平均粒径与实测孔隙度、密度、平均粒径基本相符,偏差度基本都在20%的偏差范围内,表明该反演方法在该区的应用是可行的。     

海洋沉积物声速与物理参数的关系

海洋沉积声速与物理性质密切相关，特别是含水量Ｗ和孔隙度Ｎ，它们在建立回归议程和预报沉积物性质中有所贡献。中国东，南海沿海沉积物的资料和数据表明：声速和声速比可以用来预报沉积物性质。     

基于小波变换选择的海底沉积物声速分析技术

海底沉积物物理特性参数的研究对海洋资源开发、海底工程建设、海地测绘、海洋灾害预报、海底历史研究、航运国防等具有重要意义.它可由对出海采样的样品直接进行土工实验获取,或者经测量得到的声学特性参数表征.目前海底沉积物探测主要以声学测量为主,通过接收透射、反射、折射的声波后提取出声学特性而成,包括压缩波速、切变波速(液体不存在)、声波阻抗、声衰减.针对传统的走时法由于人工读取起跳点造成声速的精确度不高这一特点,引出小波分析方法读取起跳点,应用小波分解原始信号得到的细节信号的模极大值连线来确定原始信号的畸变点,从而确定为接收声信号的起跳点以计算声速.     

基于主元分析技术的海底沉积物声速预报方程

通过应用主元分析技术建立预报海底沉积物声速的经验方程,将前人研究报道的经验方程进行分析研究,指出其计算误差,运用南海南部大陆架和大陆坡数据,建立了主元回归计算模型。从理论上研究了如何在众多影响声速的物理参数中,排除相互关联的参数,优选出相互独立的、且对声速有显著影响的少数几个物理参数,用优选后的物理参数建立了南海南部海域大陆架及大陆坡沉积物的3参数（孔隙度n、颗粒中值粒径Ma、塑限W,）声速预报方程：Cp=1774-5．0944n＋12．499Md＋0．9985Wp,该方程的相对预报误差仅为-4．48％-3．77％。     

人工神经网络技术在海底沉积物声速预报中的应用

海底沉积物物理力学若干项参数与其声学性质存在着一定的关系.用回归拟合方法获得海底沉积物声速预报方程存在不足,难以获得3参数以上的声速预报方程.采用人工神经网络智能方法,建立了多参数声速预报神经网络模型.研究表明:2参数神经网络模型的预报误差比相应的2参数回归模型小,3参数神经网络模型的预测精度要高于2参数神经网络模型.为海底沉积物的声速预报提供了一条新途径.     

海底沉积物声速经验方程的分析和研究

比较国内外主要研究者提出的海底沉积物声速单参数、双参数和多参数预报经验方程的物理意义和适用性,提出了孔隙度-含水量预报海底沉积物声速新的双参数公式,该式避免了单一参数预报声速经验方程和某些双参数公式中物理意义不明确以及多参数方程复杂性及对提高预报计算能力效果不显著之处.基于理论分析,改进孔隙度-含水量双参数计算公式得到的通用模型具有明确的物理意义,可以通过修改参数适用于不同海域的声速预报,提高了泛化能力,扩大了适用范围.通过对孔隙度、含水量等物理参数的权值分析研究,更加明确了孔隙度是影响海底沉积物声速大小的最关键参数.用台湾海峡北部、南海海域、珠江口大陆架三处的海域沉积物测量数据比较了不同模型,验证了本模型的优越性.     

在轴向应力-应变下海底沉积物声速及其变化

对南海南部海域海底浅表层沉积物短柱状样进行轴向应力-应变/声学测量,结果表明沉积物纵波声速有三种不同的变化结果:(1)声速从应变过程开始随应力-应变曲线变化,在最大应力时声速同时也是最大值,结束时可能高于或低于开始时的声速;(2)声速从应变过程开始逐渐减小,结束时是最小值;(3)声速从应变过程开始逐渐增大,最大值出现在结束时.这些结果与海底浅表层沉积物的物理力学性质、颗粒接触状态、颗粒的微结构等特征有关.研究结果可为深入认识南海南部各种海底沉积物作为承载界面的可靠性、声遥测遥感海底沉积物的工程力学性质等科学目的提供理论依据.     

海底沉积物孔隙度与声速的关系

给出大陆架海底沉积层中声速(压缩波)V_p依赖于沉积物孔隙度n的一个新的经验公式,该公式当n=100时,V_p=V₀,V₀为海底水声速.公式的计算值与我国周边大陆架测量值吻合较好,并将其结果与国内外成果作了对比讨论.     

基于时间平均的海底沉积物声速预测

在海底沉积物声速预测中,把不同海域的物理性质完全不同的沉积物试验数据拟合出一个统一的方程存在不足,不但数据过于离散,而且方程中参量的物理意义不明确。借鉴Wyllie等建立的时间平均方程的思路,基于声传播过程中路程、时间和声速之间的基本关系,引入了表征固液双相之间的堆垒方式和耦合状态对声传播路径影响的耦合系数,建立了沉积物声速预测模型。将鹿回头外海、南海南部和北部的沉积物测量数据进行线性回归分析,分别得出适用于不同海域的沉积物声速预测模型,拟合的复相关系数较大,偏差较小,证明该模型能够反映声速随孔隙度的变化规律,且各参数物理意义明确,具有一定的研究和理论探索意义。     

基于时间平均的海底沉积物声速预测

在海底沉积物声速预测中,把不同海域的物理性质完全不同的沉积物试验数据拟合出一个统一的方程存在不足,不但数据过于离散,而且方程中参量的物理意义不明确。借鉴Wyllie等建立的时间平均方程的思路,基于声传播过程中路程、时间和声速之间的基本关系,引入了表征固液双相之间的堆垒方式和耦合状态对声传播路径影响的耦合系数,建立了沉积物声速预测模型。将鹿回头外海、南海南部和北部的沉积物测量数据进行线性回归分析,分别得出适用于不同海域的沉积物声速预测模型,拟合的复相关系数较大,偏差较小,证明该模型能够反映声速随孔隙度的变化规律,且各参数物理意义明确,具有一定的研究和理论探索意义。     

海底沉积物孔隙度计算方法与声速反演的误差分析研究

研究海底沉积物孔隙度的测量误差,采用参数计算方法时,分析了基于不同物理量应用不同公式所得到的误差不同,通过运用误差传递理论,分别推导出3种孔隙度计算式基于单次测量和多次测量两个不同过程的误差公式,以此为基础定量分析孔隙度参数的误差,以不断提高孔隙度的精度;采用反演方法时,分析了基于正演经验公式解析结果存在的歧义性,应用南海海域实验数据拟合反演公式,并且运用Hamilton、Chen Minben的数据进行验证,得出反演公式的基本误差限,为反演的准确性提供一个定性分析的依据。     

基于遗传BP神经网络的海底沉积物声速预报

在海底沉积物声速预报中,针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题,在已有BP神经网络预测的基础上,运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法,构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分,抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据,另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现,在对本区域进行声速预报时,宜采用遗传算法优化的BP神经网络,其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景,可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。     

白令海和楚科奇海表层沉积物的声速特性

白令海和楚科奇海大陆架蕴藏着丰富的油气资源,地震勘探方法是主要的油气勘探方法,而沉积物声速是解释地震勘探资料的主要参数之一。第十次北极科学考察中,利用箱式取样器在白令海和楚科奇海采集了16个站位的表层沉积物样品,并通过插管取得柱状样品,在实验室环境下测量了25、50、100和200 kHz等频率的沉积物声速以及密度、孔隙度等物理性质参数。测量结果表明,沉积物类型主要包括粉砂质砂、砂质粉砂、黏土质粉砂和粉砂质黏土,沉积物声速范围为1 485.19～1 619.29 m/s。声速比与物理性质的相关分析表明,声速比与孔隙度、湿密度、平均粒径和砂粒含量等之间相关性较好。与经验关系模型比较发现,实测数据与Richardson和Briggs经验模型具有较好的一致性。此外,研究还表明声速随着测量频率呈现缓慢增加的变化,不同类型沉积物的声速频散特征存在较大差异。     

南海南部海域岛礁区海底珊瑚砂声速影响因素的初步研究

通过对南海南部海域岛礁区科学考察数据资料的分析研究,得出了岛礁区海底珊瑚砂的纵波声速随孔隙度、含水量增大而减小,以及声速随中值粒径、湿密度增大而增大的统计结果,并在Biot和Wyllie的松散饱和水沉积物声速理论公式与模型基础上,解释了物理力学因素对海底珊瑚砂声速的影响机制,阐明了固相因素和液相因素的强弱变化引起声速增大或减小的理论原因,分析了各种声速经验公式在海底珊瑚砂声速估算上的精度差异,得出了有必要建立包括海底珊瑚砂在内的单一类型声速经验公式的初步结论。     

南海北部外陆架表层沉积物粒度参数特征及物源分析

为研究南海北部外陆架沉积物来源及沉积特征, 对南海北部外陆架18 个站位进行了表层沉积物取样和分析, 通过对沉积物的分类和粒度参数的计算, 探讨了沉积物类型和粒度参数的分布特征及其指示意义。研究结果表明, 研究区表层沉积物类型包括砾、砂质砾、砾质砂、砾质泥质砂、含砾砂、含砾泥质砂和含砾泥7 种类型。沉积物输运方式在外陆...     

受控三轴应力-应变下沉积物声速与物理力学性质的关系

对南海某海域深度100～400 m的海底浅层（约2 m埋深范围）沉积物柱状样在接近海底水压力下进行三轴应变-声学同步测量,结果表明沉积物纵波声速有两个特征:（1）从应变过程开始到结束,沉积物纵波声速不断变化;（2）平均声速随着平均静弹性模量的增加,由大变小又由小变大,存在声速最小值。这些结果与海底浅表层沉积物的物理力学性质、围压、颗粒的结合状态改变有关。此外,沉积物动弹性模量和孔隙度呈良好的负相关性,这与孔隙度增大含水量增大有关;动弹性模量是静弹性模量的10～100倍,这主要与三轴应变试验的应变数量级与声波振动产生的应变数量级的差异大有关。采用本论文实验测量的数据分别建立了双复合参数-声速和孔隙度-声速经验公式,分析结果表明双复合参数-声速公式声速预报误差约是孔隙度-声速公式的1/4,表明双复合参数-声速公式更加有效。     

基于小波奇异性检测技术的海底沉积物声速测量结果分析

海底沉积物声速是海洋物理学和水声学研究的一个重要物理量。声速测量的准确性取决于如何准确计量超声波在沉积物介质中的传播时间。针对传统的观察波形突变法存在不足,文中基于小波变换独特的时-频局部化特征,阐明了小波变换信号奇异性检测原理,分析讨论如何利用该原理来检测海底沉积物声速测量中的超声回波信号起跳点。用Matlab数值计算软件,把记录的波形数据文件导入工作空间,选用Db3小波进行5层小波分解,观测其模极大值点的位置;用Gauss小波进行连续小波变换,观测其模极大值线的位置。并用两个实例验证了小波变换检测超声回波起跳点可行性及优越性,可提高海底沉积物声速测量的准确性,为海底智能化检测仪器的研发提供技术基础。