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AVA(Amplitude Versus Angle)技术是基于常规介质模型(均匀各向同性介质模型)发展起来的,由于忽略了储层的孔隙结构和充填流体的影响,造成AVA特征中是部分对地震波能量的吸收和衰减作用反映不足.从振幅特征方程的实际应用出发,建立起各参数与常规岩性参数之间的关系.以Gassmann方程与Biot理论为基础,推导出振幅特征方程中弹性参数与常规岩性、储层参数(如:纵波速度、横波速度、密度、孔隙度、流体参数Kf)之间的转化关系式,详细研究饱和流体多孔介质模型中的AVA特征,比较该介质模型与常规介质模型在AVA特征上的差异,并将饱和流体多孔介质AVA技术应用于川西凹陷深层须家河组储层预测,通过多波AVA储层参数的反演研究,为直接利用地震资料进行储层识别并进一步识别其流体特征提供了一种有力手段. 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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基于相关系数匹配的混合像元分解算法 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果. 相似文献
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96.
97.
在工作程度高的地区如何筛选矿致磁异常 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了在工作程度高的地区进一步筛选矿致磁异常的可能性;提出了在工作程度高的地区筛选矿致磁异常的优先顺序建议。 相似文献
98.
四参数速度分析方法在新场转换波处理中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
转换波时距方程的选择直接影响转换波速度分析和动校的准确度,这里比较了Thoms-en方程、双平方根方程和LXY方程的动校精度.根据新场气田转换波资料的特点,采用四参数(V,c2>、γ,0、γ,eff和X,eff)各向异性速度分析方法来估计叠加速度场.在速度分析过程中,不依赖于纵波速度,直接进行三参数估计.在转换波动校时,不同参数控制不同偏移距范围的同相轴,使转换波近、中和远偏移距同相轴完全拉平.通过对实际测线的单参数、三参数和四参数动校叠加剖面的比较,结果表明四参数动校叠加的效果最好. 相似文献
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基于波作用量守恒方程建立了波流共存场中多向随机波浪传播变形数学模型,模型中考虑了波浪绕射的影响和水流引起的波浪弥散多普勒效应,应用包含水流和地形影响的激破波模式计算波浪破碎的能量耗散,采用一阶上迎风有限差分格式离散控制方程。分别计算了有无近岸流情况下单向和多向随机波浪的波高分布,考虑水流影响的数值计算结果与物理模型实验数据吻合良好,比较分析表明,所建立的数学模型能够复演由于离岸流引起的波高增大,可用于波流共存场多向随机波浪传播变形的模拟和预报。 相似文献