线源二维瞬变电磁场的正演计算新方法

首先应用有限元直接迭代法,在频域中实现了线源二维电磁场正演计算,然后利用频时转换中较为简便且有效的数字滤波法,实现了频域到时域的转换,从而实现了线源二维瞬变电磁场的正演模拟。该方法具有编程简单,占用内存小,运算速度快和模型输入方便等特点。模拟结果与理论计算结果对比表明,该方法具有较高的计算精度。另外,该方法对复杂条件下的瞬变电磁勘探方法的研究和二维瞬变电磁反演有重要意义。      

断层蠕滑时空分布的GNSS网络滤波反演

为从现今庞大的GNSS观测网络中快速检测断层蠕滑形变，精细反演蠕滑时空分布及演变特征，提出集GNSS网络滤波、地表形变信息提取和地下断层蠕滑时空分布反演三者于一体的方法。该方法同时采用整个GNSS网络的时空观测阵列，利用断层形变高空间相关的特点，对覆盖断裂带地表的GNSS位移时空序列进行主成分分析，利用主成分信息快速检测并反演蠕滑断层的时空分布与演变过程。以2005年苏门答腊M_W8.6地震震后余滑和2006年墨西哥Guerrero州慢滑移为例，本文方法可成功检测并反演蠕滑断层的时空分布及演变特征，结果与相关研究成果吻合。     

核自适应滤波算法在地磁秒数据干扰抑制中的研究

为解决地磁台站受干扰的问题，对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现，多噪声源干扰并无优势频段，并且相互叠加，呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰，提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理，验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性，可为地磁干扰抑制技术提供新方法。     

陆上地震数据多次波压制策略

在陆上地震勘探中,多次波反射与其他干扰波一样,干扰了有效波反射信号并降低了资料的信噪比。根据陆上地震数据中多次波与一次波所表现的不同特点,提出利用动校正叠加技术和频率-波数(f-k)滤波方法相结合的策略以压制地震数据中的多次波。使用一次波速度的动校正叠加技术可以衰减地震数据中的一部分多次波能量;根据叠加剖面确定包含剩余多次波的CMP范围,将f-k滤波方法应用于这些CMP道集上进一步压制多次波。模型试算和实际数据处理结果表明,所提出的多次波压制策略,不仅能有效地衰减多次波能量,而且在处理过程中可以减少对有效波信号的伤害。     

面向海上地震资料的τ-p域保幅处理方法

AVO分析和反演需要地震资料处理时最大限度地保持振幅相对关系,然而常规处理中球面扩散补偿、拉伸畸变和多次波均会影响振幅相对关系,海上地震资料尤为严重。提出一套面向海上地震资料的τ-p域保幅处理方法。该方法通过τ-p域无需球面扩散补偿且多次波周期性增强的特点,减少球面扩散补偿与多次波对振幅相对关系的破坏,通过τ-p域拉伸因子非时空变换的特点减少动校拉伸产生的频率和能量畸变。最后通过挪威海上实际资料的处理验证了方法的合理性与可行性。     

分频径向道中值滤波在地震资料处理中的应用

在地震资料处理中去噪处理占有非常重要的地位,地震资料的信噪比高低将直接影响到后续处理的效果。针对地震记录的相干干扰特征,利用小波变换的分频技术,在相干干扰与有效信号共存的频带,利用径向道中值滤波方法提取相干干扰波,并由小波反变换重构整个干扰波场,再从原始记录中减去,实现了高保真度去噪处理,对有效波损失降至最小。实际应用效果表明,该方法能有效改善地震记录品质,提高地震剖面的信噪比。     

三维平面波叠前时间偏移实用化研究

三维平面波叠前时间偏移技术实用性不强,浅层成像信噪比较低,在计算过程中内存开支大,并行节点有效利用率低,且不具有断点保护功能,无法适用于大规模叠前偏移成像处理。为了提高三维平面波叠前时间偏移的实用化水平,从平面波叠前时间偏移原理和实现方案出发,针对存在的问题,提出了相应的解决方案,包括通过倾角滤波方法压制浅层的偏移成像噪声,提高浅层成像信噪比;采用分层成像方案,减小计算过程中的内存开支,提高并行节点的有效利用率;开发断点保护功能,考虑了长时间偏移计算中的断点风险。在应用于某工区实例资料处理后表明,经优化后的平面波叠前时间偏移技术较原平面波偏移具有更好的成像精度,并且具备了大规模数据处理能力。     

串联去噪技术在金属矿地震勘探中的应用

金属矿地震勘探中原始数据的信噪比很低,多种干扰混杂在记录中,常规去噪手段难以达到理想效果。针对金属矿地震数据中强线性干扰,设计了f-k 滤波、Radon 变换方法二级衰减; 针对强随机噪声,设计Radon 变换以及Curvelet 域组合变换法二级衰减,组成了f-k 滤波法、Radon 变换及Curvelet 域组合变换法串联去噪方法。应用于金昌金属矿多类混杂强噪声的地震实际数据中,大幅提高了数据的信噪比,经验证本文方法实用、有效。     

虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。     

顾及有色噪声的光纤陀螺随机噪声自适应滤波方法

作为光纤陀螺误差的重要组成部分,随机噪声严重影响着光纤陀螺的精度,对光纤陀螺随机噪声进行准确建模和补偿是提升陀螺精度的有效方式。本文针对光纤陀螺随机噪声的复杂性,难以对其进行精确分析,ARIMA （auto-regressive moving average）模型Kalman滤波中有色噪声不能使用状态扩充法建模的问题,扩展了Harvey方程,实现有色噪声白化。同时,考虑先验噪声的不确定性以及模型参数在线更新导致的参数与状态噪声相互耦合,分析了动态Allan方差估计量测噪声的不足,使用VBAKF （variational Bayesian adaptive Kalman filter）实时修正滤波状态噪声与量测噪声。试验表明,Harvey法较传统滤波建模方式,随机噪声序列方差降低40%,Harvey法结合VBAKF使序列方差降低了54%;VBAKF较动态Allan方差,可以更好地估计量测噪声。结果表明,此方法可有效抑制随机噪声Kalman滤波中有色噪声和随机模型不准确的影响,提高随机误差补偿精度。