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扇三角洲沉积体具有良好的储集性能,是重要的油气储层。为了阐明扇三角洲储层的岩相与构型特征,定量表征构型单元的几何属性,明确构型分布规律,应用探地雷达技术和野外剖面观察技术,采用露头实测、精细构型解释等方法,对青海省乌兰县希里沟湖现代点物源扇三角洲进行了系统研究,共识别出16种岩相类型、8种垂向序列和8种构型单元。点物源扇三角洲主要发育主水道(MCH)、分支辫状水道(DCH)、片状洪流沉积(SF)、辫流坝(CB)、洪漫沉积(OF)、水下分流河道(UCH)、河口坝(RMB)以及间湾/席状砂(SS)共计8种典型构型单元,以分支辫状水道和辫流坝构型单元为主。分支辫状水道构型单元厚度1.5~2.0 m,宽厚比30~70。辫流坝厚度2.0~3.0 m,宽厚比50~70。同一沉积时期,点物源扇三角洲发育5种基本构型单元组合,分别为SF-MCH-SF、OF-DCH-CB-DCH-OF、SS-UCH-RMB-UCH-SS、SS-RMB-SS和SS-UCH-SS。不同沉积时期的构型单元分布表现为4种基本组合类型在横向上的重复和垂向上的叠加。
相似文献重力卫星姿态数据通过非保守力转换和KBR(K-Band Ranging)天线相位中心改正影响时变重力场模型精度,因此如何获取高精度的姿态数据是原始载荷数据处理的重要研究内容.GRACE-FO(GRACE Follow-On)每颗卫星均安装了三颗星敏感器和一个惯性测量单元(IMU,Inertial Measurement Unit)测量卫星姿态数据.星敏感器对姿态的低频部分敏感,惯性测量单元对姿态的高频部分敏感,融合这两类数据可以获得高精度的姿态数据.为此,本文首先基于扩展Kalman滤波,以四元数和陀螺仪漂移参数为状态变量推导了一种新的姿态Kalman滤波融合算法.然后基于GRACE-FO Level-1A实测数据验证本文提出的姿态Kalman滤波算法是否可行,并分析对反演时变重力场模型精度的影响.对于GRACE-FO星敏感器数据处理而言,融合多个星敏感器数据可以抑制高频部分噪声的精度,特别对于三个星敏感器融合的精度要略高于两个星敏感器融合.对于星敏感器与IMU融合而言,本文解算的姿态数据充分融合了IMU测量的角速度信息,相较于官方机构精度至少提高了3倍,并在0.01~0.1 Hz上噪声水平要低一个量级左右.对时变重力场反演而言,从反演时变重力场模型的阶方差和等效水高上看,在任务初期姿态数据误差引起的时变重力场模型误差大约为5%,而进入任务稳定期时反演的重力场模型精度基本一致.目前姿态数据的精度对反演的时变重力场模型的精度影响很小,影响时变重力场模型的精度主要来源于其他误差.
相似文献将各向异性介质分成各向同性背景介质和各向异性异常介质,并提出一种空间-波数混合域方法实现了各向异性介质下直流电阻率法的三维数值模拟.不同于传统直流电阻率数值模拟方法,本文算法直接对空间域异常电位满足的偏微分方程沿水平方向进行二维傅里叶变换,使水平方向转换成波数域,保留垂直方向为空间域,可根据地下介质电流密度变化的快慢灵活剖分.这样可把空间域异常电位满足的三维偏微分方程转化成不同波数满足的一维常微分方程,把一个大规模三维数值模拟问题分解为多个一维数值模拟问题,利用一维有限单元法求解方程组,并通过采用压缩算子迭代计算,最终获得较为精确的数值解.与自适应有限单元法对比验证了本文算法的正确性;测试了算法的收敛性,结果表明在满足精度要求的情况下,算法的收敛性只与异常体和围岩之间的电导率差异相关,而与异常体大小和埋深无关;分析了算法计算效率,结果表明算法的计算效率与剖分网格节点成线性关系,算法可在微型计算机中较快计算出剖分节点总数超过千万的各向异性模型的结果;设计简单观测系统并验证其具有反映地下各向异性结构特性的能力;最后模拟异常体沿着不同方向旋转不同角度时的响应特征,对比分析可知异常体为各向异性情况下,沿不同方向旋转相同角度或沿同一个方向旋转不同角度,在同一个位置上测量得到的视电阻率有差异.
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