基于逆时成像的井中观测微地震定位精度分析

微地震定位是非常规和低渗透油气勘探开发和地下工程安全监测的关键环节,其准确性是实现油气储层实时刻画和工程灾害监测预警的重要基础.由于微地震信号具有能量弱、频率高、信噪比低的特点,微地震定位精度易受到采集观测系统布设位置的影响,尤其在井下受限空间与高温高压环境中.基于此,本文提出了一种基于逆时成像的井下微地震采集定位精度分析方法,能定量预测实际采集观测系统布设方案在水平和深度方向上的定位偏差和不确定性.区别于传统定位精度分析方法,该方法基于波形而非走时,适用于复杂非均匀介质,同时考虑了信噪比和震源机制对定位精度的影响.均匀和非均匀介质下的实例应用结果均表明,该方法能有效评价微地震采集方案的预期定位精度,进而反馈采集参数设计,从数据采集的源头改善复杂介质条件下的微地震定位效果.

     

极区电离层对流速度的浅层神经网络建模与分析

电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s^-1和234.21 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s^-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s^-1和738.15 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.

     

基于球面重力反演苏拉威西地区莫霍面结构

基于球坐标系的地球物理反演能有效避免地球曲率的影响, 适用于大尺度构造研究.本文基于重力异常数据在球坐标系下反演莫霍面深度, 结合数据误差及光滑正则化项建立反演目标函数并求解, 同时将该方法应用于苏拉威西地区.苏拉威西地区具有复杂的断裂系统、年轻的俯冲带, 是研究俯冲起始机制等前沿科学问题的理想场所.目前研究区的地球物理观测尚不充分, 缺乏对莫霍面形成有效约束的地震数据, 对研究区莫霍面的整体认识较少.本文基于卫星重力观测数据, 通过匹配滤波方法提取与研究区莫霍面结构相关的重力异常, 并结合频谱分析确定该地区的莫霍面深度参考值.在反演中, 通过两次随机子抽样交叉验证选择最优的超参数, 包括正则化因子、莫霍面密度差以及参考莫霍面深度, 迭代反演获得莫霍面深度.反演结果表明: 研究区莫霍面平均深度为20.0 km, 深度变化范围为9.2~33.3 km.总体上, 海区莫霍面浅, 约10.0~20.0 km, 陆区莫霍面深, 约25.0~33.0 km, 该结果与Crust1.0全球模型、前人重力反演结果以及地震数据基本相符, 总体上反映了苏拉威西地区的莫霍面变化特征.

     

地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法

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.

     

江陵凹陷南斜坡新沟嘴组下段薄互层滩坝砂储层预测技术

江陵凹陷南斜坡古近系新沟嘴组下段岩性岩相变化大,储层厚度薄,岩性圈闭的识别难度大。此次针对凹陷南斜坡金家场三维区,以古地貌与成藏分析为基础,以砂组或单砂层为单元,以薄互层砂体预测为核心,以地震地质复合微相为指导,建立了一套利用地震地质复合相控和地质统计学反演相结合的薄互层砂岩储层预测技术,开展了南斜坡地区的砂岩展布规律预测,为江陵凹陷新领域的油气勘探提供指导。     

基于稀疏反演算法的高分辨率Radon变换及其在多次波压制中的应用

针对目前双曲Radon变换Radon域能量团能量泄漏的问题,提出一种基于稀疏约束反演算法的高分辨率Radon变换进行多次波的压制. 该方法在常规双曲Radon变换的基础上加入稀疏约束条件,应用共轭导向梯度( CGG)反演算法进行求解,能有效地提高Radon域速度谱的聚焦效果,有利于分离一次波和多次波. 模型和实际资料试算证明了该方法的有效性和实用性.     

基于正交试验法的粗粒土模糊集塑性硬化模型参数的敏感性分析

基于正交试验法, 本文对粗粒土模糊集塑性硬化模型的8个关键模型参数进行敏感性分析。采用美国CASE试验数据库中的试验数据, 以seid sand为例, 通过大量计算, 采用数理统计的相关理论, 获取参数的期望和方差, 经过比较, 对模型的关键参数进行敏感性排序。计算结果表明, 该研究方法可为模糊集塑性硬化模型参数的选取提供必要的参考, 同时也可应用于该模型的二次开发, 以减少其参数反演分析和筛选的工作量。     

基于星载SAR信号的TEC反演新方法

由于星载合成孔径雷达(SAR)系统工作于电离层之上,其信号不可避免地将受到电离层的影响. 背景电离层以及电离层电子密度不规则体多重散射效应可引起距离向图像质量的下降, 在强起伏情况下, 多重散射效应对信号的延迟影响不可忽略. 针对此问题, 本文提出了一种基于SAR回波信号的三频相位自适应TEC反演新方法, 利用反演的结果对电离层的影响进行校正. 给出了校正前后的点目标成像仿真, 结果显示此方法充分考虑了多重散射效应引起的TEC估计误差, 可以有效地补偿电离层对距离向成像的影响, 提高了距离向点目标图像质量.     

基于改进遗传算法的岩体结构面幂函数模型参数辨识

沿结构面的剪切滑移是工程岩体主要的破坏模式之一,选择恰当的岩体结构面本构模型是分析岩体结构面破坏的重要一环。当前常用的结构面本构模型有指数型模型、曲线型模型和幂函数型模型,其模型参数都是根据工程实际经验或室内试验所得,不能很好的模拟实际变形情况。指数型模型得出的模拟值偏大,曲线型模型得出的模拟值偏小,幂函数型模型在较低的法向应力下能较好的模拟剪切变形过程,但在较高的法向应力下得出的模拟值偏小。为此,通过改进的遗传算法对岩体结构面幂函数模型参数进行辨识,得出由\