非稳态地震记录时变子波估计

地震子波估计是地震资料处理和解释中的一个关键问题,子波估计的可靠性会直接影响反褶积和反演的准确度.现有的子波估计方法分为确定型和统计型两种类型,本文通过结合这两类方法,利用确定型的谱分析法和统计型的偏度最大化方法,分别提取时变子波的振幅和相位信息,得到估计的时变子波.这种方法不需要对子波进行任何时不变或相位等的假设,具有对时变相位的估计能力.进而利用估计时变子波进行非稳态反褶积,提高地震记录的保真度,为精细储层预测和描述提供高质量的剖面.理论模型试算验证了方法的可行性,通过实际地震资料的处理应用,表明该方法能有效地提取出子波时变信息.     

盖州青石岭地震序列发震构造初探

利用双差定位方法对盖州青石岭震群2012年2月至2015年8月的地震活动进行了重新定位,并使用CAP方法和P波初动法计算了M_L≥4.0地震的震源机制解,之后结合盖州地区的地震地质资料,分析了青石岭震群的发震构造.结果表明:青石岭震群在平面上呈NW向分布,地震活动主要分布在6 km×3 km的矩形范围内,震源深度为7—10 km;较大地震的震源机制解的走向与精定位后地震的优势分布方向一致;综合分析双差定位结果、震源机制解和发震区的地震地质等资料,初步认为九寨—盖县北段西北侧存在NW向次级铲式正断层,青石岭震群即为该断层在区域应力场作用下不断地左旋走滑-拉张错动造成的.      

基于正则化条件的地震数据局部信噪比估计方法

信噪比是衡量地震数据质量的重要指标之一,在地震数据处理和解释中有着重要的作用.目前已有的地震数据信噪比估计方法往往得到的是整个数据的全局信噪比,这种方法只能说明地震数据总体质量的好坏,无法直观细致地刻画地震信号的局部质量.本文提出一种基于正则化条件的局部信噪比估计方法.该方法的基本原理是使用正则化共轭梯度法求解局部信噪比最优解,正则化算子的参数将控制地震信号各点数据局部信噪比的平滑性.其中应用一种基于"过滤波"的级联信号估计方法来计算有效信号,该方法利用有效信号和噪声的相关性特征计算局部信噪比中的有效信号.局部信噪比估计方法利用了信号中每个数据点及其邻域各点的局部信息,避免了使用单个数据点而可能出现的信噪比不合理值,而且局部处理能够减少全局噪声对信噪比估算的影响,该方法可以更准确地表征地震资料信噪分布特征.另外,局部信噪比对去噪方法的评估也具有重要意义.理论模型测试和实际资料处理结果表明,局部信噪比估计方法能够准确反映任一给定地震信号剖面的局部信噪比特征,为非平稳地震数据质量评估提供了直观的评判标准.     

盖州青石岭震群的震源参数特征

使用辽宁地区中小地震的数字波形资料,基于Brune圆盘模型计算了2012年2月～2016年12月盖州青石岭震群M_L≥2.5地震的震源动力学参数。结果表明,震群的视应力为0～12bar,视应力随时间整体表现为突升突降中逐渐衰减的变化形态;应力降随震级的增大而增加,这与Nuttli的板内地震增加应力降(ISD)模型较吻合;通过对比1999年岫岩5.4级地震序列中M_L≥3.5地震的震源参数定标率发现,同震级的青石岭地震其应力降要小10倍左右,综合震源区地质构造、震源机制等因素认为,流体可能在青石岭震群的孕育和发生过程中起了重要作用。     

新疆云雾岭地区花岗岩主量元素特征及构造环境判别

新疆云雾岭地区花岗岩主量元素特征显示其为高钾钙碱性偏铝质—弱过铝质A型花岗岩,是巴颜喀拉地体抬升阶段早中期(侏罗纪)岩浆作用的产物。构造环境判别为POG型花岗岩,是大陆地壳后造山阶段向板內阶段转换时期的物质反映。     

基于三维稀疏反演的混合震源数据分离与一次波估计

混合震源采集（下称混采）技术是当前地震勘探的潮流。但是由混采获得的数据中包含相互重叠的由多个震源激发产生的炮记录,会对后续的地震数据处理产生严重干扰。本文针对现有的基于混采数据的稀疏反演一次波估计（EPSI）方法,提出了一种改进的基于三维稀疏反演的混采数据分离与一次波估计方法。我们将混采EPSI方法的地下一次波响应估计过程转化为基于L1范数的双凸优化问题,并用基于L1范数的谱投影梯度（SPGL1）算法进行求解,确保取得全局极值,从而稳定反演过程。此外,我们还用二维曲波变换和一维小波变换组成三维联合稀疏变换对反演过程进行约束,能在确保求解精度的同时较以往的三维曲波稀疏约束大大提高计算速度。将本文方法应用于模拟混采数据和海上实际混采数据,将试算结果与传统混采数据EPSI方法对比,全面验证了本文所述方法的有效性和优越性。     

三维坐标转换公共点最优权值的单纯形搜索算法

为提高三维坐标转换参数的求解质量,本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数,利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法,寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时的最优权重组合。以粒子加速器磁铁的准直安装为应用场景,利用模拟数据和实测数据对本文方法进行验证。结果表明:本文方法能够有效降低粗差观测值及质量不佳观测值的权重。与最小二乘、抗差估计等方法相比,本文方法解算结果的点位残差加权平方和更小,坐标转换参数质量更优。本文方法能提高三维坐标转换参数的求解质量,尤其适用于验前精度未知、观测数据质量不佳的情况。     

GNSS模糊度整数估计方法图形可视化软件设计与应用分析

模糊度快速准确估计是全球卫星导航系统(GNSS)高精度定位的关键,整数取整、序贯取整和整数最小二乘估计是模糊度常用的三类整数估计方法.尽管从程序上较易实现三类估计方法,但是如何根据模糊度浮点解和精度构建整数估值的几何图形却缺乏较多的研究,不利于我们对整数估计过程的直观认知.因此,本文从理论上分别给出三类估计方法的一般形式,然后基于MATLAB GUI设计了一套三类估计方法二维几何图形构建的可视化分析软件,其功能包括三类估计方法的归整域构建、映射图构建和蒙特卡洛模拟及成功率计算.实验测试结果表明,本文设计的软件能够从几何图形角度较直观地表达出三类整数估计过程及其解算性能.      

GNSS/INS紧组合最大熵卡尔曼滤波算法

针对实际环境中量测噪声易被野值污染而呈现非高斯分布,进而导致传统卡尔曼滤波(KF)算法性能降低的问题,提出了最大熵卡尔曼滤波(MCKF)算法. 该算法基于最大熵准则(MCC)和M估计的思想推导得到. 与KF相比,所提算法能够给异常量测值分配较小的权重以减轻其对于状态估计的影响,与基于Huber函数的卡尔曼滤波(HKF)算法相比,其能够更有效地利用量测信息,因此所提算法相比于KF和HKF而言更加鲁棒. 在全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)的紧组合模式下进行车载实测实验,由于GNSS的伪距与伪距率等原始量测信息质量不佳,因此KF和HKF的性能均受到影响,而所提MCKF算法能够有效地抑制异常量测值的影响,能够更快地收敛且得到更高的估计精度.