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991.
基于中国地震科学探测台阵在鄂尔多斯及周边地区布设的461个地震台为期2年的地震观测资料,采用背景噪声层析成像方法,研究获得了鄂尔多斯及周边地区5—46 s周期、分辨率高达0.3°×0.3°的瑞雷面波相速度分布图像.与基于程函方程的地震面波成像结果对比看出,噪声层析成像在较短周期具有明显的优势(5—16 s),可以获得更...  相似文献   
992.
用双剪法对海原断裂带5个点的13种断层泥的摩擦滑动特征进行的实验研究表明,海原断裂带的断层泥的存在有助于消除粘滑与增大摩擦强度,五个点断层泥的摩擦系数平均值分别是0.760(景泰),0.728(哈思山),0.669(大沟门),0.644(剌儿沟),0.684(蔡祥堡)。  相似文献   
993.
994.
二维小波变换在地震勘探面波消除中的应用   总被引:13,自引:7,他引:13  
在深层油气勘探中,针对深层地震数据的特点,我们利用二维小波变换技术易于分离信号和噪声的特点,将其应用于东部深层地震资料的处理中,对面波的消除取得了令人满意的结果,大大提高了深层地震资料的信噪比。  相似文献   
995.
基于正则化条件的地震数据局部信噪比估计方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘洋  李炳秀  王典  刘财  武尚 《地球物理学报》2017,60(5):1979-1987

信噪比是衡量地震数据质量的重要指标之一,在地震数据处理和解释中有着重要的作用.目前已有的地震数据信噪比估计方法往往得到的是整个数据的全局信噪比,这种方法只能说明地震数据总体质量的好坏,无法直观细致地刻画地震信号的局部质量.本文提出一种基于正则化条件的局部信噪比估计方法.该方法的基本原理是使用正则化共轭梯度法求解局部信噪比最优解,正则化算子的参数将控制地震信号各点数据局部信噪比的平滑性.其中应用一种基于“过滤波”的级联信号估计方法来计算有效信号,该方法利用有效信号和噪声的相关性特征计算局部信噪比中的有效信号.局部信噪比估计方法利用了信号中每个数据点及其邻域各点的局部信息,避免了使用单个数据点而可能出现的信噪比不合理值,而且局部处理能够减少全局噪声对信噪比估算的影响,该方法可以更准确地表征地震资料信噪分布特征.另外,局部信噪比对去噪方法的评估也具有重要意义.理论模型测试和实际资料处理结果表明,局部信噪比估计方法能够准确反映任一给定地震信号剖面的局部信噪比特征,为非平稳地震数据质量评估提供了直观的评判标准.

  相似文献   
996.
罗玉钦  刘财 《地球物理学报》2020,63(8):3078-3090

在进行地震波模拟计算的过程中用有限的计算区域模拟地下无限空间,需要进行边界截断.为了在边界处不产生虚假反射影响模拟结果,需要引入吸收边界条件.本文采用的近似完全匹配层是一种新型非分裂完全匹配层,计算效率较高.同时相比于其他非分裂完全匹配层,其还具有不改变方程的形式、易于实现等优势.但是当入射波角度较大,边界吸收效果变弱,且残留在边界中的能量使近似完全匹配层变得极其不稳定.多轴复频移近似完全匹配层的提出就是为了改善对大角度入射波的吸收并且提高边界的稳定性.通过实验模拟和矩阵特征值灵敏度来研究多轴复频移近似完全匹配层的吸收效果及稳定性.结果表明该方法不仅能够吸收掠入波,而且对常规入射波的吸收也得到提升,同时拥有更好的稳定性.

  相似文献   
997.
为了研究断层的深部构造和深部断层物质的力学性质,在国外曾有人对一些大断裂带进行过地球物理勘探,得到横跨断裂带的速度剖面和密度剖面。在物探资料的反演过程中,由于构造和物性二者均是未知的因素,取得断层物质高压状态参量的实验数据是有意义的。人  相似文献   
998.
1.台址及仪器状况兰州台是甘肃省唯一的(Ⅰ类)形变综合观测台,架设有国家地震局地震研究所研制的目前国内最先进的FSQ型自记水管倾斜仪。该台位于(L=103°.7520,λ=36°.0980,H=1550米)兰州市安宁区人防山洞内,洞体进深145米,岩层直立,覆盖层厚29—88米。为了  相似文献   
999.
1000.
Hydrological model and observation errors are often non-Gaussian and/or biased, and the statistical properties of the errors are often unknown or not fully known. Thus, determining the true error covariance matrices is a challenge for data assimilation approaches such as the most widely used Kalman filter (KF) and its extensions, which assume Gaussian error nature and need fully known error statistics. This paper introduces H-infinite filter (HF) to hydrological modeling and compares HF with KF under various model and observation error conditions. HF is basically a robust version of KF. When model performance is not well known, or changes unpredictably, HF may be preferred over KF. HF is especially suitable for the cases where the estimation performance in the worst error case needs to be guaranteed. Through the application of HF to a hypothetical hydrologic model, this paper shows that HF is less sensitive to the uncertainty in the initial condition, corrects system bias more effectively, and converges to true state faster after interruptions than KF. In particular, HF performs better in dealing with instant human inputs (irrigation is used as an example), which are characterized by non-stationary, non-Gaussian and not fully known errors. However HF design can be more difficult than KF design due to the sensitivity of HF performance to design parameters (weights for model and observation error terms). Through sensitivity analysis, this paper shows the existence of a certain range of those parameters, in which the “best” value of the parameters is located. The tuning of HF design parameters, which can be based on users’ prior knowledge on the nature of model and observation errors, is critical for the implementation of HF.  相似文献   
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