非均匀弹性介质地震波动模拟的Fourier变换方法

一、前言 地震模型技术是应用地震法研究地下储油地层分布的基础工作,它可以用来研究地,震波的传播以及各种波的特性,可以通过修改地质模型,反复进行正演,实现对实际地震剖面的最优逼近,以实现地震反问题。本文在文献[1]的基础上,应用Fourier变换方法研究了用非均匀弹性介质波动方程正演问题的解来模拟地震波的传播,探索了该方法对非均匀弹性介质地震模型的有效性及实用性。     

角度域广义Radon变换多参数非迭代线性反演

基于Born近似的线性反演是当前流行的定量化地震成像与反演方法, 然而, 现有线性反演方法存在多种不可避免的问题, 比如迭代计算成本过高, 背景模型依赖, 以及多参数提取不确定/不稳定.为避免这些问题, 本文提出了角度域广义Radon变换(AD-GRT)多参数非迭代反演方法(2D声波双参数介质).AD-GRT是一种地震数据与角度域模型之间的积分变换, 该角度域模型能够保留地震散射数据的完整信息.基于该角度域模型, 地震数据可被精确重建, 即使背景模型是错误的.介质双扰动参数可在角度域模型中准确且稳定提取.为解决传统角度域离散方法存在的幅值震荡和不连续问题, 设计了两种有效的角度域离散单元分裂方法, 实现了平滑连续的角度域幅值提取.为提高AD-GRT反演的分辨率, 考虑了震源子波反滤波.利用三个数值模型验证了AD-GRT在角度域模型反演、数据重建、多参数提取方面的有效性.

     

基于傅里叶变换质谱的烃源岩成熟度评价方法及地质意义

<正>伴随非常规油气资源的勘探开发,油气资源开采的广度和深度进一步扩大,一定程度上缓解了我国油气供需矛盾、保障了我国能源安全,同时有力推动了能源结构战略转型。但同时也对能源地质研究工作提出了新的挑战。有机质成熟度是油气评价的重要参数之一,不同成熟阶段的有机质会对应产出不同成因、不同性质、不同质量的油气,如何准确评价沉积有机质成熟度是当前油气资源勘探开发工作的关键问题之一。前人在科研实践工作中从光学、化学、谱学等角度提出了适用条件各异的成熟度评价方法,在部分地质环境中获得了良好的应用效果,但已有的成熟度指标多受测定方法原理的制约导致其适用性不同程度受限(肖贤明等,2020),制约了油气资源的高质量勘探开发。     

一种检测煤田地表热异常的新方法

煤田自燃导致严重资源浪费,同时又引起大气污染、地表坍塌等灾害,遥感已成为检测煤火的一种重要途径.研究时采用MNF变换、多阈值密度分割、差值法提取煤火高温火点与普通热异常信息,并结合GIS定量分析.研究发现差值法适合提取高温火点信息,MNF变换可以很好的去除太阳辐射对地面温度的影像,并且能够很好地提取普通热异常信息,多阈值密度分割可以确定较高的亮温区域,三种方法综合运用就可以较准确的圈定煤火热异常区域,从而有效的监测地下煤火情况.     

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.

     

一种移动视频与地理场景的融合方法

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。     

高分辨率航空影像建筑物垂直边缘线提取技术研究

高分辨率航空影像建筑物垂直边缘线的提取在获取建筑物高度信息和检测建筑物过程中可以发挥重要的作用。分析建筑物垂直边缘线在遥感影像上的特性,在遥感影像边缘检测和细化基础上,利用带约束条件的Hough变换实现建筑物垂直边缘线的提取,通过实验验证该方法的可行性。     

利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构

提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。     

GPS网平差的控制点有效性与选择研究

GPS网平差中起算控制点的质量与分布直接影响测量成果精度,解算未知控制点的坐标时,需要至少3个已知点,但并不是控制点越多越好。因此,合理地选择GPS网平差的控制点,对保证GPS控制网的精度起着至关重要的作用。本文结合工程案例,通过相似变换模型寻找质量最优的控制点,结合控制点数量与分布要求,选择出了该案例中最有效的控制点,可为其他类似工程提供参考。     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。