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声波测井常用斯通利波来评价储层渗透性能和识别地层裂缝,描述声波在渗透性地层中的传播需要求解Biot孔隙弹性波动方程.本文采用有限差分方法来求解测井斯通利波在渗透地层和裂缝带的反射及透射问题.综合利用有限差分法和一维等效波数法研究和分析了不同层厚、孔隙度和渗透率下单个和多个渗透地层的斯通利波反射及透射系数以及变化规律,两种方法计算结果对比验证了一维等效波数法在0~2 kHz范围内的可靠性.对于等效波数法难以模拟、更为复杂的裂缝带模型,利用有限差分方法分析和研究了在不同渗透率、轴向和径向延伸长度下裂缝带的斯通利波反射和透射系数及其变化特征.本文结果表明: 斯通利波在渗透裂缝带中激发的流体渗流是一种穿透深度有限的趋肤效应,因此要达到0.1 m以上的探测深度,需要使用较低的激发频率(0~2 kHz),低频段内的斯通利波反射和透射系数对井壁附近裂缝带的渗透性能均有响应.随着渗透率升高,斯通利波反射系数在低频明显升高,透射系数在高频降低显著; 在高于Biot特征频率的频段,反射和透射系数曲线随渗透率升高呈复杂变化,与孔隙流体从渗流到波动的变化相关.本文的方法和结果有助于分析和解释斯通利波在裂缝型渗透地层的传播特征,为识别此类地层和评价其渗透性能奠定理论基础.
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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