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。     

国家地震烈度速报与预警工程定制软件总体设计

国家地震烈度速报与预警工程现已建设世界上规模最大的、总数超过15000个台站的地震烈度速报与预警观测站网。定制软件是预警工程的核心内容之一,将实现我国地震观测领域数据处理系统的全面升级。本文结合定制软件项目建设目标、业务功能需求等情况,从设计思路、总体架构、分系统功能、部署方式、性能指标和关键技术指标等方面对定制软件总体设计进行介绍。定制软件的总体设计契合预警业务功能需求,使得预警工程具备高稳定性、低延时、高可靠度、高处理性能的数据处理、紧急地震信息服务、数据综合服务和技术支持与保障能力,使地震预警和烈度速报两大功能得到落实,使工程项目的防震减灾效能得到切实体现。     

东营凹陷现河地区沙三段震积岩特征及其意义

在区域构造背景研究和岩芯观察的基础上,在东营凹陷现河地区沙三段地层中识别出震积岩。震积岩的主要标志是发育各种类型的软沉积变形构造,包括微阶梯状正断层、层内小褶皱、扭曲变形、振动液化砂岩脉、震塌岩等。通过对河152井、王59井、牛38井、牛22井等井岩芯的系统观察,发现由于构造和地震强度的不同,震积岩的垂向序列有所不同,并进一步研究了各种震积岩构造特征与地震强度的关系,研究表明不同的震积岩构造特征对应不同的地震强度,进一步确定了与古地震的关系。通过对本区储层分析,认为震积岩可以作为一种有效的储集空间。这些研究为东营凹陷构造演化研究、震积岩的识别和描述以及成藏提供了重要的地质理论依据,并可为该区古地震研究提供依据。      

SH波地表散射的局域边界元模拟

本文提出了一种计算不规则起伏地形中SH波散射的有效方法——局域边界元法.本方法基于传统边界元法,为计算复杂地表散射问题提供了一种更加高效的解决方案.根据地震波满足的边界积分方程中牵引力格林函数的特性,我们将自由边界分解成水平部分和起伏部分.通过公式推导,可将水平部分的位移由起伏部分的位移通过格林函数线性叠加表示,因此只需对起伏部分的位移进行直接求解,从而极大地减少了待求解的未知数个数,显著提高了计算效率.通过与半圆形山谷SH波平面波入射的解析解比较,验证了方法的正确性.数值模型比较显示,局域边界元模拟结果与传统边界元数值解完全吻合,但是大幅提高了计算效率.因此,局域边界元法可以作为模拟不规则地形中地震波散射的有效工具.     

2017年四川九寨沟MS7.0地震及余震定位研究

采用特定震源台站校正定位方法对九寨沟M_S7.0地震及其余震进行了精定位研究,结果显示九寨沟地震主震深度为19km左右,余震主要分布于5~15km深度范围;与单事件定位方法相比,其余震展布和断层的线性特征更吻合,更具有平面特征;与双差定位法相比,精定位事件覆盖范围更广。精定位结果显示,断层整体为虎牙断裂西北向的延伸,根据余震分布和特定震源区的校正项分布,认为此发震断层应分南、北两段;余震区长度为40km左右,西北段宽度为10km左右,东南段宽度为6.5km左右。     

南海东北部东沙海域海水层反射特征分析

本文基于对南海东北部东沙海域近期采集的多道反射地震资料进行重新处理获得新的地震海洋学数据,分析了该海域内孤立波/内孤立波包、沙丘上方和陡坎附近特殊反射结构特征,从而提供了新的海水层与海底相互作用依据.研究结果表明,除之前已发表文章中地震海洋学资料显示存在的第一模态内孤立波/波包和沙丘上方常见的反射样式-披毛状发射外,地震海洋学资料上还发现了第二模态内孤立波、陡坎上方的上抬型波动反射结构样式.在新的地震海洋学数据中,第一模态内孤立波振幅均小于50 m,宽度上都小于5 km,单个内孤立波的最大振幅约为45 m.内孤立波包的内孤立波振幅都相对较小,均小于40 m,并且与之前不同的是,彼此之间振幅相差不大,没有明显的排列规律.此次地震海洋学数据记录到的第二模态内孤立波,形态较为完整,上层和下层反射的振幅相差不大,在30 m左右;中间层大约在水深130 m位置处,垂向结构的整体大小大于200 m.沙丘上方反射结构普遍存在弱反射层,可能是湍流边界层,并且存在特殊反射样式-披毛状反射.但并不是沙丘上方都存在披毛状反射样式,本文分析它出现在地震海洋学资料上可能是受测线与沙丘走向之间夹角的影响.陡坎区域的水层反射结构则表现为上抬型波动,并常常伴随着同相轴连续性的变化.该波动的大小及反射同相轴的连续性可能取决于陡坎的高度/坡度及水层动力的强度,新数据中出现的一个上抬型波动,高度达20~30 m,它的附近水层还存在一个形态不完整的内孤立波.陡坎附近的水层反射也常常出现弱反射带和小的波动.     

分布式光纤声波传感器及其在天然地震学研究中的应用

分布式光纤声波传感器(Distributed Acoustic Sensing,DAS)是近年来兴起的超密集地震观测系统,具有一系列观测密度高、观测成本低、耐受恶劣环境等优势,在油气行业得到了广泛应用,也引起了天然地震学界的关注.本文简要回顾了DAS系统的测量原理、发展历程、技术方案、介绍了测量原理及其响应特性,然后围绕多个观测实验,介绍浅部结构成像、深部结构探测和地震监测三个方向的典型应用实例,最后讨论了DAS系统在天然地震学研究中应用面临的挑战和发展趋势.     

A high accurate automated first-break picking method for seismic records from high-density acquisition in areas with a complex surface

As the application of high-density high-efficiency acquisition technology becomes more and more wide, the areas with complex surface conditions gradually become target exploration areas, and the first-break picking work of massive low signal-to-noise ratio data is a big challenge. The traditional method spends a lot of manpower and time to interactively pick first breaks, a large amount of interactive work affects the accuracy and efficiency of picking. In order to overcome the shortcoming that traditional methods have weak anti-noise to low signal-to-noise ratio primary wave, this paper proposes a high accurate automated first-break picking method for low signal-to-noise ratio primary wave from high-density acquisition in areas with a complex surface. Firstly, this method determines first-break time window using multi-azimuth spatial interpolation technology; then it uses the improved clustering algorithm to initially pick first breaks and then perform multi-angle comprehensive quality evaluation to first breaks according to the following sequence: ‘single trace → spread → single shot → multiple shots’ to identify the abnormal first breaks; finally it determines the optimal path through the constructed evaluation function and using the ant colony algorithm to correct abnormal first breaks. Multi-azimuth time window spatial interpolation technology provides the base for accurately picking first-break time; the clustering algorithm can effectively improve the picking accuracy rate of low signal-to-noise ratio primary waves; the multi-angle comprehensive quality evaluation can accurately and effectively eliminate abnormal first breaks; the ant colony algorithm can effectively improve the correction quality of low signal-to-noise ratio abnormal first breaks. By example analysis and comparing with the commonly used Akaike Information Criterion method, the automated first-break picking theory and technology studied in this paper has high picking accuracy and the ability to stably process low signal-to-noise ratio seismic data, has a significant effect on seismic records from high-density acquisition in areas with a complex surface and can meet the requirements of accuracy and efficiency for massive data near-surface modelling and statics calculation.     

Impact of user parameters in inversion velocity analysis

Migration velocity analysis is a method devoted to the evaluation of both reflectivity and background velocity models, associated with the high and low wavenumber components of the model, respectively. Inversion velocity analysis is one of its improved versions, leading to more stable background velocity updates. Still, the impact of the user parameters should be understood for an optimal update of the background velocity. We show that a sign reversal of the background velocity gradient could occur when the selected surface offset range or the space lag range is too small. We derive the theoretical limits and check their consistency through simulations in a simple model with a single interface. These guidelines determine the necessary ranges of surface offsets and space lags for a proper update of the background velocity model. We discuss their applicability on the Marmousi model. Artefacts in the retrieved background velocity model are observed when the guidelines are not satisfied.     

基于Seislet-TV双正则化约束的地震随机噪声压制方法

人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差(TV)算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声.