Suppressing non‐Gaussian noises with scaled receiver wavefield for reverse‐time migration: comparison of different approaches

Numerical implementation of the gradient of the cost function in a gradient‐based full‐ waveform inversion (FWI) is essentially a migration operator used in wave equation migration. In FWI, minimizing different data residual norms results in different weighting strategies of data residuals at receiver locations prior to back‐propagation into the medium. In this paper, we propose different scaling methods to the receiver wavefield and compare their performances. Using time‐domain reverse‐time migration (RTM), we show that compared to conventional algorithms, this type of scaling is able to significantly suppress non‐Gaussian noise, i.e., outliers. Our tests also show that scaling by its absolute norm produces better results than other approaches.     

基于自动微分的图空间最优输运全波形反演

全波形反演能够利用地震波场信息进行高分辨率地下介质速度建模,具有精确刻画模型细节特征的潜力.传统的全波形反演以L2范数作为目标函数,逐样本比较观测地震数据和合成地震数据之间差异,利用伴随状态法求解梯度.由于全波形反演是高度非线性的,当初始模型不准确时,反演结果容易陷入局部极小值.本文提出使用具有全局比较能力的图空间最优输运Sinkhorn距离作为目标函数.图空间Sinkhorn距离对信号时移和振幅变化具有较好的凸性,能够解决反演过程中的周期跳变问题.利用理论指导的数据科学算法将全波形反演问题转化为深度学习优化问题,偏微分方程约束用于优化波动方程中表征介质地球物理性质的模型参数.反演过程中采用自动微分计算梯度,并利用Adam优化算法对模型进行更新.模型测试结果表明本文方法能够取得较好的反演结果,并且具有较强的噪声鲁棒性,对于震源子波和初始模型的依赖性较低.

     

论透闪石玉命名及分类

德穆尔１８６３年发表了对来自我国圆明园的和田玉及翡翠的矿物学分析成果,将它们分别命名为“Ｎｅｐｈｒｉｔｅ”和“Ｊａｄｅｉｔｅ”。这两个词后来被译成“软玉”和“硬玉”一直沿用至今。其实,它们之间硬度并无不同,“软玉”一词在矿物学界和玉石界使用中也有一定混乱。根据玉石命名原则及和田玉的矿物成分和它在我国悠久的命名历史,建议“软玉”一词以“透闪石玉”取代。透闪石玉是由微晶透闪石组成、具毡状结构、符合工艺要求的玉石。可按地质产状、颜色、工艺等级、并考虑传统名称进一步划分品种。按产状可分为子玉、山玉、山流水等,按颜色分为白玉、黄玉、青玉、墨玉、碧玉等。     

遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用

利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。     

基于极限学习机的GF-2影像分类

遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机（extreme learning machine,ELM）以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机（support vector machines,SVM）算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480 s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。     

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。     

盐田水体遥感分类方法研究

以连云港台北盐场为研究区，介绍了监督分类法和神经网络分类法及其在盐田水体遥感分类中的具体应用。研究结果表明，用神经网络分类法进行遥感影像自动分类，其分类精度高，显示了其在遥感领域较为广阔的应用前景。     

分类器和时相结合的流域下垫面分类方法

文章探讨提高卫星遥感大范围流域下垫面分类方法:通过集合贝叶斯分类器和决策树分类器的优势,充分利用TM影像覆被信息,结合影像时相动态信息以获得分类准确的土地覆盖/利用类型;再结合DEM生成的坡度信息得到下垫面类型,最终确定水文地理单元.以河南省的东湾流域为例进行验证,结果表明:贝叶斯法和决策树法分类各有优势,两者结合可以获取更准确的土地覆盖/利用分类结果,辅以时相类信息可以进一步修正类别间的混淆.     

抗震设计反应谱特征周期研究

搜集整理1933—2015年美国西部地区166个有详细钻孔资料台站场地上的1 237条水平方向强震记录,按照我国建筑抗震设计规范(GB 50011-2010)中反应谱的形状对强震记录的加速度反应谱进行拟合,提取反应谱的特征周期。分析特征周期随场地类别、震级、震中距的变化特征;按特征周期分区统计计算不同场地类别上的特征周期平均值,并与我国现行的建筑抗震设计规范中给定的特征周期值进行对比研究;最后探讨地震动峰值加速度对特征周期的影响。根据研究分析结果提出关于抗震设计反应谱特征周期值的改进建议。