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地震背景噪声HVSR法探测雄安地区场地响应和浅层沉积结构
1
作者 阮明明 刘巧霞 +3 位作者 段永红 王帅军 郑成龙 王亮 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1106-1122,共17页
雄安新区建设是国家战略和千年大计,探查与地震灾害密切相关的沉积结构和地震场地响应特征,可为雄安地区的城市抗震设防提供重要依据。但该地区相对缺少与场地条件相关的研究,一些浅部探察结果由于资料覆盖有限,精度不高。文中利用台间... 雄安新区建设是国家战略和千年大计,探查与地震灾害密切相关的沉积结构和地震场地响应特征,可为雄安地区的城市抗震设防提供重要依据。但该地区相对缺少与场地条件相关的研究,一些浅部探察结果由于资料覆盖有限,精度不高。文中利用台间距为1km的短周期密集台阵,基于HVSR法处理台阵背景噪声,结果表明:区域内大部分地区场地的放大系数<5,场地放大作用不显著;场地共振频率和沉积层埋深具有明显的分区特征,西部场地共振频率主要为0.8~1.2Hz,沉积厚度较薄,范围为100~160m。中西部场地共振频率主要为0.5~0.8Hz,沉积层厚度较厚,范围为160~210m;三维沉积层模型与钻孔资料、浅层电阻率法的地质解释图基本吻合,沉积层的起伏特征与断裂带分布、地质构造单元均有较好的对应关系,结果表明容西断裂、容东断裂、牛西断裂、牛东断裂、徐水-大城断裂作为雄安地区次级地质构造单元边界,影响了近地表的沉积层结构。文中通过HVSR法得到了雄安地区的场地参数,如沉积层共振频率、场地放大系数,以及高精度的近地表三维沉积层模型。上述结果可为雄安地区今后的地震小区划和抗震设防提供重要参考。 展开更多
关键词 雄安地区 HVSR法 浅层沉积层结构 场地特征
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基于深度学习的瞬变电磁场拟地震波场提取技术与应用
2
作者 薛俊杰 周楠楠 +3 位作者 常江浩 余传涛 鲁凯亮 范克睿 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期3282-3290,共9页
通过积分变换,可将满足扩散方程的瞬变电磁场转换成虚拟波场.传统的波场转换方法对正则化因子依赖性较强,导致计算结果稳定性差.为了克服正则化因子的干扰,本文提出采用深度学习的方法将瞬变电磁场转换到虚拟波场.首先分别计算相同电阻... 通过积分变换,可将满足扩散方程的瞬变电磁场转换成虚拟波场.传统的波场转换方法对正则化因子依赖性较强,导致计算结果稳定性差.为了克服正则化因子的干扰,本文提出采用深度学习的方法将瞬变电磁场转换到虚拟波场.首先分别计算相同电阻率模型下的瞬变电磁场和拟地震波场,构建训练集与对应的标签.然后设计复合型神经网络C-Unet,相比于传统的Unet,该网络进一步提升了模型特征的学习能力.模型测试结果表明,C-Unet在迭代误差和预测结果精度均优于Unet网络.最后利用实测数据进一步验证了本文提出的方法的有效性. 展开更多
关键词 波场转换 深度学习 卷积神经网络 瞬变电磁场 虚拟波场
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基于U-Net++的混合震源地震数据分离研究 被引量：1
3
作者 魏亚杰 朱煜嘉 +3 位作者 曹静杰 韩立国 杨歧焱 刘强 《地球物理学报》 北大核心 2025年第6期2375-2389,共15页
地震混合震源采集技术允许地震数据之间相互混叠,避免了常规采集对于时间和空间的限制,能有效提高地震数据采集的效率.但是,混合震源数据中掺杂了大量的混叠噪声,这也加大了后续数据处理的难度.根据混叠噪声在非共炮域呈离散随机分布这... 地震混合震源采集技术允许地震数据之间相互混叠,避免了常规采集对于时间和空间的限制,能有效提高地震数据采集的效率.但是,混合震源数据中掺杂了大量的混叠噪声,这也加大了后续数据处理的难度.根据混叠噪声在非共炮域呈离散随机分布这一特点,混合震源数据的分离可以看作噪声压制的过程.本文拟在深度学习框架下实现混合震源数据分离,针对原始U-Net下采样过程中导致部分特征丢失、特征融合部分精度不足的问题,引入了U-Net++网络,通过加入稠密连接和深度监督机制,最终应用训练好的网络实现混合震源数据分离.模拟数据和实际数据实验结果表明,本文所使用的U-Net++网络相对于原始U-Net分离效果更好,信噪比和保真度均有较大提升. 展开更多
关键词 混合震源数据分离 深度学习 U-Net++网络 稠密连接
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基于一种注意力机制U-Net的地震数据去噪方法 被引量：5
4
作者 曹静杰 高康富 +3 位作者 许银坡 王乃建 张纯 朱跃飞 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期724-735,共12页
受野外采集过程中设备和环境等多种因素影响,地震数据中往往存在表面波、鬼波、随机噪声等各种噪声,影响了地震数据处理和解释的可靠性和准确性。近年来,基于人工智能的方法以其计算效率高、数值效果好等优点成为地震数据去噪的研究热点... 受野外采集过程中设备和环境等多种因素影响,地震数据中往往存在表面波、鬼波、随机噪声等各种噪声,影响了地震数据处理和解释的可靠性和准确性。近年来,基于人工智能的方法以其计算效率高、数值效果好等优点成为地震数据去噪的研究热点。U型网络(U-Net)是一种经典的卷积神经网络结构,常用于图像分割任务;注意力机制(Attention Mechanism,AM)是一种能够让模型在学习过程中更加关注特定区域或特征的技术。通过在U-Net网络中添加AM模块,构建了一种具有注意力功能的U型网络(AU-Net),并将其运用到地震数据去噪。为解决去噪过程中产生的边界效应,使用膨胀填充的方法对数据进行切分,该方法通用性较高,可以用于其他网络模型。AU-Net和U-Net的去噪试验结果表明:AU-Net网络去噪的效果比U-Net更好,可更好地保留弱信号;同时,通过迁移学习使AU-Net去噪方法更具适应性。 展开更多
关键词 地震勘探 深度学习 U型网络 地震数据去噪 神经网络
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基于Cook距离的阻尼多道奇异谱分析分离绕射波 被引量：5
5
作者 霍伟光 曹静杰 +3 位作者 陈雪 赵惊涛 赵石峰 蔡志成 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期771-781,共11页
地震绕射是提升小尺度不规则地质体成像横向分辨率的重要手段。常规地震记录中的绕射波会被能量强的反射波掩盖,因此需要分离出绕射波并成像。阻尼多道奇异谱分析是一种秩约束类的去噪方法,其原理为地震数据经过Hankel变换后做奇异值分... 地震绕射是提升小尺度不规则地质体成像横向分辨率的重要手段。常规地震记录中的绕射波会被能量强的反射波掩盖,因此需要分离出绕射波并成像。阻尼多道奇异谱分析是一种秩约束类的去噪方法,其原理为地震数据经过Hankel变换后做奇异值分解,反射波和绕射波分别对应着数值较大和较小的奇异值。然而该算法依赖人工确定反射波场的秩,不适用于海量地震数据处理。为了克服人工选择奇异值的问题,提出使用Cook距离作为自动计算反射波场秩的解决方案。将Cook距离和阻尼多道奇异谱分析算法相结合以实现反射和绕射波分离。模拟共炮检距道集和叠后实际数据实验表明,该方法能够有效获得高质量绕射波场。 展开更多
关键词 绕射波 分离 秩约束 阻尼多道奇异谱分析 COOK距离
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基于压缩感知理论的远震P波数据重建研究
6
作者 杨歧焱 吴庆举 +4 位作者 魏亚杰 曹静杰 蔡志成 杨志权 盛艳蕊 《地震学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期413-424,共12页
本文将基于压缩感知理论的地震观测数据重建方法用于天然远震事件的P波到时处理之中,基于曲波(curvelet)变换,建立基于L_(1)范数的正则化反演模型,并采用迭代收缩阈值算法(ISTA)求解该模型。针对在内蒙古布设的流动地震台阵记录到的远... 本文将基于压缩感知理论的地震观测数据重建方法用于天然远震事件的P波到时处理之中,基于曲波(curvelet)变换,建立基于L_(1)范数的正则化反演模型,并采用迭代收缩阈值算法(ISTA)求解该模型。针对在内蒙古布设的流动地震台阵记录到的远震波形数据,对其进行稀疏采样,采用稀疏反演重建方法对欠采样数据进行重建,并拾取重建数据的P波到时,之后开展远震P波层析成像进行验证。研究结果表明,远震天然地震观测数据在曲波变换中表现出稀疏性,可利用压缩感知方法实现远震P波数据的完备化处理。基于内蒙古流动地震台阵数据三维P波成像也表明,基于压缩感知的数据重建技术可以提高地震层析成像的分辨率,且压缩感知采集技术在天然地震研究中具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 压缩感知 曲波变换 远震P波 数据重建 L_(1)范数
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一种自动判定保留的奇异值个数的地震随机噪声压制算法 被引量：8
7
作者 朱跃飞 曹静杰 殷晗钧 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期570-581,I0003,I0004,共14页
对于地震数据去噪来说,基于降秩的方法需要将地震数据分成不同的块,然而每个块对应的奇异值个数不同,目前需要人工估计每个块的有效奇异值个数,计算效率低,无法实现产业化。为此,提出一种自动判定保留的奇异值个数的地震随机噪声压制算... 对于地震数据去噪来说,基于降秩的方法需要将地震数据分成不同的块,然而每个块对应的奇异值个数不同,目前需要人工估计每个块的有效奇异值个数,计算效率低,无法实现产业化。为此,提出一种自动判定保留的奇异值个数的地震随机噪声压制算法——自适应阻尼多道奇异谱分析(ADMSSA)算法。该方法利用Akaike信息准则自动地确定地震信号的奇异值个数,然后基于阻尼多道奇异谱分析(DMSSA)算法去噪。首先介绍了多道奇异谱分析(MSSA)方法的去噪原理,然后给出确定有效奇异值个数的Akaike信息准则和经验方法,经验方法可以验证Akaike信息准则的有效性。去噪过程采用DMSSA方法的框架,在ADMSSA算法中仅需要确定信号的主频范围,就可以自动地去噪。模拟和实际数据实验表明,所提方法能够自动地确定可靠的奇异值个数,并且获得高信噪比的去噪结果,在工业化应用中具有巨大潜力。 展开更多
关键词 多道奇异谱分析 Akaike信息准则 地震数据 去噪 奇异值个数 块Hankel矩阵
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基于层次聚类多道奇异谱分析的地震数据同时重建与去噪方法 被引量：5
8
作者 曹静杰 许昌昊 朱跃飞 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期818-829,共12页
高信噪比、高保真度和高分辨率地震数据是获得地下结构清晰成像的前提。在地震数据采集过程中,不利地形、坏道等因素造成地震数据不满足采样定理,需重建以获得完备的地震数据。多道奇异谱分析法是一种常用的地震数据重建与去噪方法,其... 高信噪比、高保真度和高分辨率地震数据是获得地下结构清晰成像的前提。在地震数据采集过程中,不利地形、坏道等因素造成地震数据不满足采样定理,需重建以获得完备的地震数据。多道奇异谱分析法是一种常用的地震数据重建与去噪方法,其关键是对划分的每个数据块确定有效奇异值个数。该参数需根据不同的数据特征判定,但目前的人工选择方法需花费大量人力和计算资源。针对每个数据块,基于频率域多道奇异谱分析框架,分析奇异值的离散点曲线和谱的规律,提出层次聚类法自动识别有效信号对应的奇异值个数,提高地震数据去噪效果和重建质量。对经过块Hankel矩阵奇异值分解得到的奇异值序列,采用层次聚类法进行聚类,得到各频率的有效奇异值个数;再对有效频率内求取的奇异值个数求最大,获得数据块的有效奇异值个数;在阻尼多道奇异谱分析同时重建和去噪的框架下,进而提出一种改进的多道奇异谱分析(MSSA)方法以实现地震数据的同时重建和去噪。对模拟地震数据与实际地震资料进行测试,结果表明基于层次聚类的多道奇异谱分析法在同时重建和去噪方面具有优越性,能避免人工选择有效的奇异值个数,减小地震数据处理工作量,对大规模地震数据的重建与去噪具有现实意义。 展开更多
关键词 多道奇异谱分析 重建 去噪 层次聚类 奇异值分析
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磁性源瞬变电磁法零偏移距全期视电阻率计算及其校正方法研究 被引量：2
9
作者 孙中原 李贺 孟庆鑫 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第2期368-380,共13页
计算视电阻率是瞬变电磁数据处理与解释工作的主要内容之一。通常由均匀或层状模型计算得到的视电阻率不足以详细表征地下介质分布,具有较强的体积效应和多解性且计算量大。基于此,针对全期视电阻率的优化问题,研究了半球壳层校正方法,... 计算视电阻率是瞬变电磁数据处理与解释工作的主要内容之一。通常由均匀或层状模型计算得到的视电阻率不足以详细表征地下介质分布,具有较强的体积效应和多解性且计算量大。基于此,针对全期视电阻率的优化问题,研究了半球壳层校正方法,实现了快速计算弱多解性的视电阻率,校正结果显示电性分界面更加明显。为实现数据快速处理并得到视电阻率唯一解,首先分析了感应电动势和电阻率之间的单调关系,对比地质情况从而选取感应电动势的单调区间,然后重新构造核函数以适用于二分法,最后计算连续且完整采样时间的视电阻率。为减弱视电阻率的体积效应,建立由均匀半球壳层组成的视电阻率校正模型且介质层数与时道数量一致,然后基于扩散深度表达式推导出视电阻率校正公式,用以校正全期视电阻率最优化算法计算的视电阻率。理论模型和实测数据的处理结果均表明,全期视电阻率最优化算法相对于晚期视电阻率计算方法,能够将有效时道拓展至全时间段,从而可以更加有效地识别浅层介质的垂向分布规律,而且半球壳层校正方法能够有效约束低阻介质体积效应对深度的影响,提高视电阻率的垂向分辨率。 展开更多
关键词 磁性源瞬变电磁法 二分法 半球壳层校正 全期视电阻率 体积效应 核函数
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