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多类型油气藏储层受到煤层反射干扰, 有效识别与去除煤层地震响应是提高煤系储层地震描述精度的关键技术之一.常规煤层匹配识别欠缺考虑煤层弹性参数的影响, 引起煤层定位不准确、识别可靠性低、运算效率低等问题, 本文充分考虑了弹性参数对煤层具有较好的指示作用, 首次提出了地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法.首先根据岩石物理分析, 构建煤层指示因子, 提出匹配追踪煤层指示参数的地震反演方法, 该参数能够较好地刻画煤层空间展布; 基于此, 在地震反演驱动下获得了煤层的先验位置, 将其引入匹配追踪算法中约束匹配追踪搜索邻域, 为缓解现有匹配追踪算法运行效率缓慢, 将经验模态分解(EMD)引入匹配追踪领域, 同时将连续相位替换瞬时相位加快匹配追踪运算效率, 研发了煤层指示因子约束下基于EMD字典的改进匹配追踪煤层识别算法.模型测试验证了本文方法识别煤层的可行性, 实际资料的计算结果表明, 该方法在保持精度的情况下大大提高了计算效率, 此外, 预测的煤层与实际测井解释的煤层基本一致, 有助于油气储层预测和识别, 具有重要的实际应用价值.
相似文献本文采用剪切波分裂分析方法, 使用安宁河—则木河断裂带及邻区的42个流动和固定地震台站2013年1月到2019年12月的近震波形记录, 获得了各个台站的剪切波分裂参数结果.由于区域主压应力场以及局部地质构造的影响, 该区快波偏振方向的空间分布具有明显的分区特征: 以冕宁为界, 安宁河北段石棉—冕宁段周边表现出NW-SE快波优势偏振方向, 与华南地块主压应力方向一致, 表明区域应力场对中上地壳各向异性起主要约束作用; 安宁河南段冕宁—西昌段周边表现出差异性的局部快波优势偏振方向, 为NE-SW, 与其他区域明显不同, 揭示了该区具有局部构造特征和应力环境; 则木河断裂带北段快波优势偏振方向与安宁河北段优势偏振方向一致, 为NW-SE向, 表明区域最大主压应力方向的优势作用.安宁河北段的石棉—冕宁段附近台站, 在康定MS6.4和石棉MS4.5地震前后, 快波偏振方向均有变化, 暗示中上地壳各向异性特征受到地震应力积累与释放过程的影响.此外, 位于安宁河断裂和则木河断裂交界处的西昌地区(XC27台), 既是构造交汇区, 也是各向异性特征分段的边界, 具有最大的慢波时间延迟, 说明该区构造复杂、各向异性程度最强, 值得关注; 木里县(MLI台)、普格县(PGE台)、鲜水河断裂和龙门山断裂交汇处(HCP台)以及美姑县(XC36台)均具有较高的慢波时间延迟, 且快波偏振方向与周围台站不同, 考虑到这些台站位于断裂带交汇或分段的端部, 亦是值得关注的地方.
相似文献卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)已用于星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R)海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图(delay-Doppler map, DDM)的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。
相似文献全球导航卫星系统干涉反射测量(global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR)技术可利用信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)数据包含的多路径信息反演潮位,但通常需限制仰角范围,导致可用数据量少以及时间分辨率不足。针对上述问题,提出一种数据质量控制方法,重构SNR残差序列获得仅受多路径影响的SNR序列,再设计并训练Transformer神经网络模型对数据进行分类,在潮位反演前筛除无效SNR数据,将高仰角数据纳入可用范围。实验表明,该方法可大幅度提升高仰角数据有效率,将反演站点的可用数据仰角范围扩展至5°~30°,从而显著提升可用数据量和潮位反演值的时间分辨率,对利用GNSS-IR技术的海啸、风暴潮实时监测等应用和长期海平面变化等海洋研究具有重要意义。
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