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《物探装备》2020,(2)
传统有线地震采集仪器受带道能力和施工便利性的限制,已经不能满足当前健康、安全、环境保障及高效快速施工的要求,尤其是在地形复杂的地区,有线仪器的布设难度太大。而存储式无线节点地震仪其独立自主的采集站工作模式大大缩减了有线仪器花费在部署排列和检查排列上的时间,且不涉及采集站与仪器主机之间的数据通讯,可以实现在线道数的任意扩张,很好地解决了复杂地区排列的布设问题。因此,节点仪器和有线仪器的联合施工在越来越多的地区得到应用。本文介绍了Hawk节点仪器与有线仪器联合采集在中国西部某项目中的成功实施,分析了微地震模式下有线数据的切分、Hawk节点仪器采集数据的分离、有线与无线采集数据的合并等问题。 相似文献
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本文基于同步采集的原理提出了一种新的地震仪器间的同步采集方法——定时采集方法,这种方法不仅能够实现多台(同类型或不同类型)地震仪器的同步采集,而且可以利用地震仪器对地震数据的后处理功能实现仪器道数的扩展和资源的共享,是一种地震勘探数据采集方法上的创新。文中详细分析了地震仪器不能联合同时采集的原因,阐述了定时采集的定义和采用定时采集方法使多台地震仪器同步采集的方法。 相似文献
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机器学习算法在地球物理领域的应用越来越广泛、深入。在地震资料解释中,目前主要利用实际或人工合成的断层样本,训练浅层卷积神经网络识别断层。实际断层样本需要人工标记,消耗大量时间成本;人工合成的断层样本虽然容易获得,但训练出的网络在应用于实际地震数据时效果不佳。为此,将深度残差网络与迁移学习结合并应用于断层识别。首先构建性能更优秀的深度残差网络训练人工合成的断层样本,然后使用少量实际断层样本进行迁移学习,增强网络的泛化能力,优化网络的识别结果。迁移学习后的网络能够有效提高实际断层的识别准确率,实际地震数据验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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在实际应用中,深度卷积网络以大量数据驱动模型进行网络训练,以获得地震数据与阻抗之间的映射关系,但需大量合成数据对网络训练后,再应用少量实际数据对网络进行迁移学习。为此,提出了一种基于数据增广和主动学习的地震波阻抗反演方法。数据增广首先通过同频率重采样对单道原波阻抗数据进行增广,再求取增广后的反射系数和随机核,最后计算增广后的地震数据。将增广后的地震和波阻抗数据作为训练集,结合主动学习思想选择最大误差样本对网络进行迭代训练。该方法不仅可以避免地震子波估计,而且能用少量的标签数据训练出预测精度更高的网络。Marmousi 2模型测试结果表明,该方法仅需十分之一标签数据和迭代次数就能达到与随机迭代训练方法相近的预测精度,且预测误差在剖面上分布更均匀。 相似文献
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可控震源激发地震波作为地震勘探的一种重要方法,具有环境破坏小、补炮方便等优点,因此可控震源技术在国内外都得到了较快发展。从地震仪器系统的角度出发,也应重视仪器系统在地震勘探施工中的应用。本文以某国沙漠工区为例,介绍428XL仪器在可控震源施工中出现的部分常见问题及解决办法。 相似文献
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随着油气勘探开发的不断深化,越来越多的复杂储层类型成为主要勘探目标,然而随着勘探难度的增加,储层钻遇率大幅下降,严重制约了油气勘探开发的进步。为了更准确地预测钻头前方地质目标的位置和物性信息,概要介绍了基于VSP的地震地质导向方法,并对单一速度控制的地震地质导向方法进行了改进,提出了多参数井控约束的地震地质导向方法,利用模型数据正演和成像试验证明了方法的可靠性。该方法有助于得到更准确的地震重新偏移数据,对目标体的刻画更加精细。同时为了更好地提升作业效率,探索开发了安装于钻头上的地震信号采集仪器并进行了测试研究,测试结果表明,新仪器性能稳定、记录数据品质较高,预期可以应用于一些井况复杂且时效性高的研究项目,可对现有方法起到良好的补充作用。最后结合在不同探区的大量生产试验,对不同VSP激发源和不同记录仪器的地震地质导向方法进行了分类和优选研究,总结了地震地质导向系列方法在提升储层钻遇率、降低作业风险等方面的实际应用效果。 相似文献
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针对地球物理勘探的高质量要求,在野外现场把好采集质量关是十分重要的。文中介绍了SN388仪器QA/QC(质量监控)系统的组成,各处理模块的功能,参数项的定义。结合野外生产的实际情况,开发应用QA/QC系统对原始数据进行实时处理,对影响采集质量的重要因素进行监控。同时在脱机方式下,分析资料的各种频谱及面波特性,为后纽生产提供技术依据。 相似文献