基于整形正则化非平稳回归技术的匹配滤波压制单道地震鬼波方法及应用

受海平面及水下观测方式的影响,海洋地震资料中普遍发育鬼波.作为一种虚假干扰信号,鬼波的存在会给地震解释造成一定的困难,因此在数据处理环节需要将其消除.目前,虽然鬼波压制方法多种多样,但大部分是针对多道地震发展起来的,并不适用于单道地震鬼波处理.预测反褶积一直是压制单道地震鬼波的主要方法,然而由于野外资料通常不能满足该方法的假设条件,导致应用效果不佳.针对单道地震资料鬼波压制问题,本文结合预测反褶积鬼波压制思路和整形正则化非平稳回归技术在自适应匹配滤波方面的优势,提出了一种基于整形正则化非平稳回归技术的匹配滤波压制单道地震鬼波方法,通过模型试验和实际数据处理分析表明该方法能够有效地压制鬼波,并且在计算过程中不会产生虚假延续相位,应用效果良好.     

基于最大似然属性的断层识别方法及应用

断层识别是断块型油气田勘探开发的重要研究内容,尤其是在复杂断块油气田的勘探开发中,准确合理的断层识别是落实油气田构造和确定注采井网的关键因素.方差体、相干体、曲率属性等常规方法在断层识别中发挥着重要作用,但在复杂断裂发育区地震资料品质较差,常规方法分辨率较低从而无法准确识别断层组合关系.基于相似系数改进的似然属性在已知断层倾向和倾角时可以精确表征断层,但由于断层的倾向和倾角是未知的,因此可以采用断层倾向和倾角扫描的方法计算最大似然属性来表征断层.本文对比分析了相似系数和最大似然属性的原理;并将最大似然属性应用于模型正演数据和实际地震数据进行断层识别分析,结果表明,最大似然属性在剖面上更符合断层展布特征,在平面上断层组合关系更加清晰,在断层识别上具有较好的应用效果.     

基于局部二值法的断层检测方法应用研究

利用地震资料检测断层对油气勘探具有重要的意义,也是地震资料解释的重点.文中发展了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)方法来检测断层,并结合地震剖面的旋转不变局部方差(Rotation Invariant Variance,VAR)信息,提出一种基于LBP/VAR特征的断层检测方法.首先利用相干属性、曲率属性和边缘检测等常规的断层检测方法和LBP/VAR算子对原始地震数据进行断层刻画,说明LBP/VAR算子的有效性,再对LBP、LBP/VAR进行阈值优化处理,使其检测断层的效果更佳.其次用LBP/VAR算子实现对含噪声的理论断层模型以及实际断层图片检测并对比分析.试验结果表明LBP/VAR算子对含噪声的断层理论模型仍然有效,具有一定的鲁棒性.实际断层图片检测证明该方法对断层检测具有更好的效果.研究结果表明LBP/VAR算子具有连续性好、一定的抗干扰能力,能较好的刻画断层,为地震资料断层检测提供了一种有效的检测工具.     

压制空间非平稳地震勘探随机噪声的ROAD径向时频峰值滤波算法

径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向滤波轨线上表征近似脉冲噪声,在径向时频峰值滤波过程中干扰相邻道滤波结果.为了减小空间非平稳随机噪声的影响,本文提出一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波随机噪声压制方法.该方法首先根据径向轨线上信号的绝对级差统计量检测空间非平稳地震勘探随机噪声,然后结合局部时频峰值滤波和径向时频峰值滤波压制地震勘探记录中的随机噪声.将ROAD径向时频峰值滤波方法应用于合成记录和实际共炮点地震记录,结果表明ROAD径向时频峰值滤波方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号,有效抑制随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响.与径向时频峰值滤波相比,ROAD径向时频峰值滤波方法更适用于空间非平稳地震勘探随机噪声压制.     

基于结构导向的梯度属性边缘检测技术

地震数据中的不连续性检测对于识别和刻画地下地质体边界具有重要意义.随着勘探目标向岩性油藏和复杂断块油藏的转变,解释人员需要对小断裂、微裂缝等微幅地质体边界信息进行精细刻画.常规边缘检测算子由于算法的局限性不能满足上述需求.本文通过引入能量归一化和沿层检测思想对常规检测算子进行改进,提出一种基于结构导向的梯度属性边缘检测技术.该技术通过结构张量估计得到局部地层区域的倾角和方位角,利用得到的倾角和方位角信息作为约束,使用二维边缘检测算子实现三维数据中的沿层不连续性检测.经过实际资料处理,并与结构导向方差属性对比分析,证实该方法在地层不连续性检测方面具有很好效果,检测得到的不连续性信息在细节上表现更丰富,可以作为地层横向差异和地质体边界识别的有力工具.     

自适应Kalman滤波反褶积的快速实现方法

提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积(AKFD)新方法,针对该方法的计算复杂程度,提出了一种快速实现方法.二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设,克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题,具有很好的抗噪性能.在小波域进行的AKFD在压制假反射以及提高分辨率方面比时间域的AKFD好,克服了在时域内进行AKFD抬升低频成分的缺陷.利用二维地震数据的局部平稳性的假设提出了快速实现方法,通过分段求取自适应预测算子,分别于横向及纵向采用样条插值的方法进行插值,来减少求取自适应预测算子的计算量,达到快速实现的目的.经过大量实验表明计算速度提高数百倍,仍能保持原来的计算效果.     

自适应Kalman滤波反褶积的快速实现方法

提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积(AKFD)新方法，针对该方法的计算复杂程度，提出了一种快速实现方法.二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设，克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题，具有很好的抗噪性能.在小波域进行的AKFD在压制假反射以及提高分辨率方面比时间域的AKFD好，克服了在时域内进行AKFD抬升低频成分的缺陷.利用二维地震数据的局部平稳性的假设提出了快速实现方法，通过分段求取自适应预测算子，分别于横向及纵向采用样条插值的方法进行插值，来减少求取自适应预测算子的计算量，达到快速实现的目的.经过大量实验表明计算速度提高数百倍，仍能保持原来的计算效果.     

基于小波分析的断层检测

断层在地震数据中显示出奇异性,经过小波变换可以得到断层位置处地震数据的奇异性属性.对包含断层的地震数据进行小波分析处理,能够得到断层的垂直和水平位置.在实际地震资料中将地震信号表示成不同尺度和不同位置的基本单元,然后对变换系数进行极值提取,检测出不同尺度下的地震信号突变特征,从而进行断层检测.对实际地震资料进行地震信号奇异性检测时,首先将地震剖面划分成层,然后在每一层内将尺度参数进行离散化,计算地震记录的小波变换系数,对于某一个尺度求取每一道小波变换系数的最大值,将每一道地震记录小波变换系数的最大值根据原地震道的位置进行排列,得到奇异性曲线.对于某一尺度,断层所在的水平位置对应着奇异性曲线的最值位置,最后绘出整个剖面的极值点检测结果.     

基于希尔伯特变换的非平稳地震动模拟方法的验证

基于希尔伯特变换的非平稳地震动模拟方法能够生成一系列地震动样本,具有与给定天然地震动相似的非平稳特征. 该方法在模拟天然地震动时域波形的形态和能量的时频分布方面,效果非常显著且已得到验证. 本文以理想单自由度体系弹塑性地震反应为基础,深入验证该方法在模拟天然地震动对结构影响效应方面的效果. 研究结果表明,该方法能够较好地模拟天然地震动的工程特性,其生成的地震动样本的峰值特性及其引起的结构弹塑性地震响应具有与天然地震动相似的特征.     

近断层脉冲型地震动时频非平稳特性的影响

通过分频带子波划分方法对所选脉冲型地震动进行分解,在保留脉冲主特性不变的情况下,通过人为改造得到时频分布不同的系列脉冲型地震动,作用于不同周期SDOF体系得到最大位移响应,结果表明:脉冲型地震动对结构影响较大,除了受脉冲特性的影响外,其时频非平稳特性的影响作用同样值得关注。     

基于快速流式算法的局部余弦相似属性

相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于快速流式算法的局部余弦相似性计算方法,其采取局部数据递推的模式,避免迭代算法带来的计算负担,在保证计算精度的前提下能够快速地表征不同数据之间的差异.流式局部余弦相似性可以用于解决不同的地震数据处理问题,包括叠前地震数据加权叠加、多波多分量数据纵横波速度比估计以及基于构造预测的断层检测,更加适用于现阶段的宽方位角和高密度采集数据的处理流程.理论模型和实际数据测试结果可以验证流式局部余弦相似性算法的效率优势和解决不同地震数据处理问题的有效性.

     

基于加权一致性的蚁群算法在断层检测中的应用

突出地震数据振幅空间不连续性的断层增强属性体是断层自动解释的基础,而如何压制噪声、地层残余响应、角度不整合接触等伪断层的影响是断层自动检测的关键问题之一.在指纹图像边缘检测处理中,一致性是对指示局部方向场信息各向异性强度的一个度量,本文将其作为一种新的断层增强属性引入到地震数据处理中.为了更有效地压制噪声,本文通过对一致性进行加权处理,再结合蚁群算法,提出了新的断层自动检测方法——基于加权一致性的蚁群算法.理论地震模型和实际地震数据的处理结果表明,对于相同的断层检测过程,对比常规的基于方差属性的蚁群算法和基于C3相干属性的蚁群算法,本文所提方法不仅更有效地压制了噪声和地层残余响应产生的伪断层信息,而且更完整地展现了断层的延伸长度,同时具有更高的稳定性和计算效率.     

对活断层探测与评价中几个问题的思考

给出了对活断层探测和评价中的几个问题的认识与思考，这些问题包括：探测方法的分辨率及有效性、断层交切与断层活动性强弱的关系、水平运动与垂直运动的关系、主干断裂位置确定与地震影响场的关系、探测结果一致性与综合解释、断层上断点与最新活动年代、孕震标志与设定地震、评价成果可用性。     

基于像素差分神经网络的断层识别方法

断层识别是地震解释的一项重要任务.相对传统的基于人工或半人工的断层检测方法, 基于深度学习的断层检测方法具有自动化程度高等特点, 近年来已经吸引了业界广泛兴趣.目前, 大多数利用深度学习的断层识别方法都是基于语义分割或图像分类, 但基于语义分割或图像分类的方法预测出的断层噪声较多.而边缘检测网络可以通过学习断层在地震剖面中不连续的特征, 从而提高网络的抗噪能力.为了利用边缘检测网络的抗噪优点并提升其性能, 本文采用基于像素差分的卷积运算构建出像素差分网络模型(Pixel Difference Networks, Pidinet).相较于传统的边缘检测网络, Pidinet将传统的边缘检测算子与深度学习网络结合, 有效地提升了边缘检测的效果.为了使Pidinet网络更好地预测断层, 本文对原始Pidinet网络进行了优化, 去掉了相对断层识别任务而言多余的分支结构和卷积层.相对于传统的卷积运算, 基于像素差分的卷积运算可以让神经网络更好地学习断层信息.为了让网络充分学习数据中的断层特征, 本文将真实地震样本与合成地震样本混合得到训练所用数据集.实验证明Pidinet在交并比(Intersection over Union, IoU)方面较Holistically Nested Edge Detection (HED)边缘检测网络提升了10%左右.为了测试网络的迁移能力, 本文只使用少量的数据样本对网络进行微调, 迁移的结果较分类网络在F1分数(F1 Score)、灵敏度(sensitivity)等指标均提升了10%以上.最后, 本文使用公开的实际地震数据进行测试, 实验结果显示Pidinet识别出的断层连续且清晰, 从而证明了基于边缘检测的深度学习算法在断层识别问题中的有效性.

     

断层破裂面倾角变化对断陷盆地强地面运动的影响

地震事件中,断层破裂面的倾角大小直接影响到地表强地震动的分布状态,尤其在断陷盆地中,强地面运动特征还可能受到盆地结构及盆地内多条围限断层的影响.本文模拟了银川断陷盆地内的活动断层——银川隐伏断层南段发生Mw6.5特征地震时,断层破裂面倾角在30°~85°范围内变化时引起的强地面运动,探讨了断层破裂面倾角变化对盆地内强地面运动分布特征和强度的影响.结果表明:破裂面倾角较缓时,银川盆地内的强地面运动分布区域不仅仅决定于发震断层的产状,同时还受到断层上盘距离最近的芦花台断层的影响,致使强地面运动集中于两条断层所围限的区域;随着发震断层破裂面的倾角逐渐增大,强地面运动以发震断层产状的影响为主,强震集中区向发震断层靠近并分布于发震断层上盘,且沿断层走向方向出现了强度不同的地震动反射区;尤其是发震断层破裂面倾角接近垂直时,受银川盆地"西陡东缓"结构和盆地西边界贺兰山东麓断裂反射作用的影响,竖向地震动反射区强度在远离发震断层的西北方向明显增大,致使芦花台断层附近区域与银川断层南段上盘区域成为地震发生时可能遭受震害最严重的地区.本文探讨结果提醒我们在类似区域的活动断层附近进行建(构)筑规划和地震工程设计时,有必要考虑发震断层破裂面倾角大小和盆地内其它断层构造的共同影响,综合评价潜在地震对盆地内近断层地表及各类建(构)筑物的危害性.     

Fault detection on a sewer network by a combination of a Kalman filter and a binary sequential probability ratio test

One of the aims of sewer networks is the protection of population against floods and the reduction of pollution rejected to the receiving water during rainy events. To meet these goals, managers have to equip the sewer networks with and to set up real-time control systems. Unfortunately, a component fault (leading to intolerable behaviour of the system) or sensor fault (deteriorating the process view and disturbing the local automatism) makes the sewer network supervision delicate. In order to ensure an adequate flow management during rainy events it is essential to set up procedures capable of detecting and diagnosing these anomalies.

This article introduces a real-time fault detection method, applicable to sewer networks, for the follow-up of rainy events. This method consists in comparing the sensor response with a forecast of this response. This forecast is provided by a model and more precisely by a state estimator: a Kalman filter. This Kalman filter provides not only a flow estimate but also an entity called ‘innovation’. In order to detect abnormal operations within the network, this innovation is analysed with the binary sequential probability ratio test of Wald. Moreover, by crossing available information on several nodes of the network, a diagnosis of the detected anomalies is carried out. This method provided encouraging results during the analysis of several rains, on the sewer network of Seine-Saint-Denis County, France.     

Impulsive radon emanation on a creeping segment of the San Andreas fault,California

Radon emanation was continuously monitored for several months at two locations along a creeping segment of the San Andreas fault in central California. The recorded emanations showed several impulsive increases that lasted as much as five hours with amplitudes considerably larger than meteorologically induced diurnal variations. Some of the radon increases were accompanied or followed by earthquakes or fault-creep events. They were possibly the result of some sudden outbursts of relatively radon-rich ground gas, sometimes triggered by crustal deformation or vibration.     

基于重力梯度张量曲率的边界识别

重力梯度张量曲率目前广泛用于重力数据的处理和解释中.为了拓宽重力梯度张量曲率的应用,本文回顾了重力梯度张量曲率的定义,从等位面的曲率定义出发,讨论了正确计算曲率的测量参考系及局部旋转的相关理论,并以单个球体和棱柱体为例来说明曲率的正确计算方式.然后,在正确计算重力梯度张量曲率的基础上,将重力梯度张量曲率应用到重力数据的边界识别中,通过理论模型和实际数据详细分析和比较了各种曲率在重力边界识别中的应用效果.结果表明：基于等位面的局部旋转坐标系是各种曲率正确计算的先决条件,纠正了曲率计算的误区;在边界识别中,局部坐标系下所计算的高斯曲率进行边界识别能够较好的圈定地下地质体的边界.