Multi-dimensional Seismic Response Analysis of Base-Isolated Frame Structure with 3D Isolator

INTRODUCTIONAs a new and effective method for withstandingthe horizontal component of earthquake motion on abuilding structure, the base isolation technique hascome to the engineering application phase ( Hu,1988). However, for some important buildings andfoundation facilities in an earthquake region, it is im portant to consider the effects of 3D aseismatic analy sis, including the vertical component, due to themulti dimensional characteristics of earthquakes (Suand …     

“探宝号”船可变阵列震源的实现及应用

2001年，广州海洋地质调查局对“探宝号”船原有震源更新升级为阵列可变的BOLT震源系统。随着更新改造工程的成功，该船已成为具备承担高分辨率、常规、低频深水油气地震勘探的多功能地震调查船。本文介绍了地震勘探震源的基本工作原理以及三种阵列的分布、波形、频谱等特性。     

惠民凹陷沙三段岩性油藏勘探中地震技术的应用

针对惠民凹陷岩性油藏勘探存在的难题,开展了岩性油藏勘探技术研究。以地震、地质资料为基础,采用井震联合及小波变换技术,完善了层序地层等时格架建立方法,确定了各三角洲的时空展布规律。应用多元综合标定、地震相划分、正演模拟和测井约束反演一系列技术,实现了不同沉积类型有利砂体的描述。形成了适合惠民凹陷沙三段岩性油藏勘探的技术系列,可以指导惠民凹陷沙三段岩性油藏的勘探。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。