数字地震波形分析软件

首先概述了数字地震波形分析的重要性及该领域一些主要波形分析软件的概况,然后介绍了笔者研制的《数字地震波形分析—WAVE Version 2004》软件;详细描述了该软件的设计目标、研制思路、系统特点、系统框架、操作界面、技术特点、方法功能等;最后给出了一个实际应用的实例。通过一些用户的反馈意见,认为该软件可作为当前地震学研究与分析预报工作中的一个主要工具。     

小波分析在电磁数字化资料分析处理中的应用

基于小波变换理论,分析了数字信号f(x)近似地表示为近似部分ak^jf(x)与分解(或细节)部分dk^jf(x)的理论,建立了数字化资料的干扰识别与消除、高频信息与低频信息提取的分析方法。本给出了小波分析方法应用于电磁数字化前兆的实例,说明小波变换可作为电磁数字化资料分析处理的一种有效方法。     

Transformer网络在大地电磁反演成像中的应用

传统大地电磁反演通常是基于确定性梯度的迭代求解,不仅需要大量时间计算雅可比矩阵,还依赖于初始模型的输入和正则化因子等参数的设置。近年来学者们不断引入机器学习方法以试图改善大地电磁反演,该方法不需要计算雅可比矩阵,不用输入初始模型,训练好的网络仅需几毫秒就可实现反演成像。这里利用Google团队提出的Transformer神经网络经典框架搭建大地电磁数据和模型之间的映射网络,以9240组正演数据为样本,对Transformer网络参数进行训练。采用南非开源大地电磁数据,实现了由视电阻率图像到电阻率模型的反演成像。研究表明:①经训练后的Transformer网络可以较准确的反映出异常体位置和大小;②网络实现了简单的矩阵并行化运算,大幅度提高训练的效率,且成像效率高于传统的反演。