被动源海底地震仪数据预处理技术构建与应用

被动源海底地震仪(OBS)探测是海洋深部结构研究的重要方法之一.受投放区洋流、海底地形崎岖,以及海底温压环境等多种因素影响,OBS数据预处理面临时钟漂移,姿态及水平方位角偏差等问题.本文基于国产OBS硬件结构特点与其观测数据特性,针对仪器姿态校正、时间校正和水平方位角校正三个关键环节构建技术解决方案.通过硬件架构特征构建仪器姿态校正方案;结合仪器记录的石英晶振特点和背景噪声互相关方法提出时间校正技术;基于最小化P波切向分量能量和P波主成分分析两个技术方法进行水平方位角校正.上述预处理技术体系在苏拉威西海域被动源OBS数据预处理中取得了良好的应用效果,综合背景噪声水平与地震信号的时频分析结果,表明该预处理技术能有效提高被动源OBS观测数据质量,为进一步的科学研究奠定坚实基础.     

基于深度学习的接收函数横波速度预测

远震接收函数中包含了大量台站下方速度间断面所产生的Ps转换波及其多次反射波的信息,被广泛应用于反演精细的地壳及上地幔速度结构.但当地壳结构复杂如存在沉积层或高速层时,转换波和多次波震相的到时和振幅发生变化,从而导致接收函数反演存在强非唯一性.深度学习作为一种高效的特征提取方法,能够建立接收函数与横波速度在空间上的映射关...