一个半线性耦合抛物型方程组爆破解的速率估计

考虑一个方程和非线性边界条件耦合的半线性抛物型方程组,运用Scaling方法、Green函数、Schauder估计等方法,研究该方程组解的爆破速率,并给出非线性反应项和吸收项对爆破速率的影响。     

高精度磁测在IOCG型铁矿勘查中的应用——以智利英格瓦塞铁矿为例

IOCG型（铁氧化物铜金型）矿床富含铁氧化物,且常缺失硫化物,高精度磁测是寻找IOCG矿床重要的有效手段之一。英格瓦塞铁矿位于智利中北部IOCG型矿床成矿带,前期地质工作程度较低。在智利英格瓦塞铁矿矿区地质特征调查基础上,重点针对中部矿区的7个磁异常区,利用RGIS对其高精度磁测数据进行面积上延、面积下延、剖面下延及2.5D反演拟合处理,结果表明,本区引起磁异常的磁性地质体整体呈NE向延伸、倾向NW、倾角较陡。除Ⅰ号和Ⅴ号磁异常规模较小外,其他几个磁异常中心找矿前景较大,有规模的磁异常区大多埋深在50~120 m之间,为下一步地质找矿钻探验证提供了有效的基础。同时,该勘查方法可为中国IOCG型铁矿找矿工作提供参考依据。     

叠后反演技术在杨税务潜山裂缝孔隙型储层预测中的应用

杨税务潜山奥陶系碳酸盐岩储层广泛分布,储层以裂缝孔隙型为主,但由于其储层埋藏深,地震资料分辨率低,储层声波测井特征不明显,常规声波反演难以实现有效储层的分布预测。在分析已钻井储层测井响应特征的基础上,优选出对有效储层响应敏感的电阻率曲线,并与声波曲线进行曲线重构,得到具有声波背景的电阻率拟声波曲线,然后基于叠后数据的测井约束模型反演技术,实现了有效储层的分布预测,最后在此基础上,利用孔隙度曲线与已钻井的拟声波波阻抗曲线进行基于神经网络模拟技术的储层参数反演,实现研究区孔隙度平面分布预测。实践证明,该预测方法有效实用,在杨税务潜山地区应用效果较好。     

基于方向tilt-Euler的三维磁数据快速反演

三维磁异常快速反演是磁法勘探进行地质解释的一项重要内容.本文在方向tilt梯度基础上进行导数处理,并进行合理改进,得到了6个改进的方向tilt梯度导数,丰富了不同方向上的磁异常信息.对常规欧拉反褶积方程进行三个方向求导,所构成的方程组与6个改进的方向tilt梯度导数进行结合,从而构建出了两个基于方向tilt梯度导数的快速反演方程组（方向tilt-Euler法）,用于反演场源的位置参数.另外,将三个方向导数下的欧拉反褶积进行平方和及均方根处理,得到了场源构造指数的求解公式.单一模型试验表明,6个改进的方向tilt梯度导数异常基本不受磁化方向影响,可从不同方向上反映磁异常信息,方向tilt-Euler能够准确地反演出场源的位置及构造指数.叠加模型试验证实了方向tilt-Euler法相对于tilt-Euler法,具有反演解聚集度更强、连续性更好、反演准确度更高、受噪声影响更小及无虚假反演解等优点.将本文方法应用于内蒙古塔木素航磁资料处理中,获得了丰富的地下磁源分布信息,为了解该地区隐伏断裂构造及岩体分布等提供了有效依据.

     

频率-波数域递推计算海底多分量地震记录中的反射系数

在频率-波数域中采用解析法,解出多层条件下海底实测的多分量地震数据分解成上行和下行P波和S波的算法,导出海底各层地震反射系数随入射角变化(简称RVA)的递推计算公式,为海底多波多分量AVO弹性参数的反演及流体因子预测提供基础数据.合成数据的计算结果表明,本文给出的算法能较可靠地从海底多波多分量记录中提取RVA信息.     

基于地震叠后反演与属性分析的页岩气有利储层预测

中国南方页岩气勘查区块多为勘探新区,仅部署少量二维地震和地质钻井,且资料品质普遍较差,页岩气储层预测很难像成熟勘探区一样开展系统性研究工作,如何对现有数据进行充分挖掘是解决勘探新区页岩气储层预测的关键。为此,综合利用不依赖初始模型的叠后约束稀疏脉冲反演方法和多种频率类属性分析技术,开展页岩气有利储层预测。地震反演能够获得多种参数参与储层预测,属性分析能够从多种角度识别储层,通过多种信息综合应用和叠合分析以提高储层预测精确性和有效性,为新区页岩气勘探提供了一种新的思路。该项技术应用于南方某区块,圈定了页岩气的有利目标区,在该区部署的两口水平井均获得高产工业气流。     

重磁资料在鄂尔多斯盆地西南缘基底研究中的应用

为了研究鄂尔多斯盆地西南缘基底特征,利用2016年在该地区获取的1∶5万高精度航磁资料和已有的1∶20万重力资料,推断了地壳断裂1条、基底断裂11条及中央古隆起的南部范围。采用重磁联合反演,大致了解了区内基底和盖层的埋深和厚度。应用欧拉反褶积和场源参数成像,分别用重力数据和航磁数据提取了区内奥陶系顶面的埋深信息和基底的埋深信息。研究表明:利用高精度航磁资料结合重力资料能够相对有效地识别基底特征。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响

Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用,针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法,并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化,结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析,特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论,以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来,由于视域外杂散光的影响,TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标,TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此,在Landsat团队未彻底解决这一问题之前,同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度,其精度存在较大的不确定性,US6-S团队仍在致力于改进第11波段的精度,改进后的波段可以用劈窗策法。目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。     

基于自适应松弛Picard法的高效非饱和渗流有限元分析

有效地模拟非饱和渗流过程对土质边坡稳定性分析、土石坝渗流、污染物迁移等众多领域有着重要的意义。描述非饱和渗流的Richards方程是具有强烈非线性的偏微分方程,通常需要采用有限元等数值方法并结合有效的迭代方法进行求解。Picard迭代法是实用的非线性计算方法,在非饱和渗流领域应用广泛,但经常会出现收敛震荡、速度缓慢和精度降低的问题。为提高计算性能,结合有限元法提出了一种高效的自适应松弛Picard法。通过模拟一维和二维渗流算例,并与传统方法的结果进行对比,对算法和程序的准确性、高效性和鲁棒性进行了验证。测试结果表明,该方法可以在保证计算精度的同时有效地减少数值震荡,提高收敛速度。研究成果对非饱和渗流有限元程序的开发和应用有一定的参考价值。