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1.
针对莺山断陷北部沙河子组沉积相带变化快、钻遇井较少、沉积分布规律及物源认识不清等问题,采用单井相、地震相分析等手段开展研究区沉积特征研究。结果表明,研究区发育湖泊相、辫状河三角洲相、扇三角洲相,其中扇三角洲相包括3亚相9种微相,辫状河三角洲包括2亚相6种微相,湖泊相包括2亚相4种微相。依据地震反射特征,将其地震相划分为3类:①平行、中低振幅、连续;②似平行、中低振幅、中低连续性;③杂乱反射、中低振幅、断续。结合区域构造特征,表明研究区沙河子期主要受三支物源体系控制(西北部、东北部、东南部),最终明确各个砂组沉积演化规律,每个砂层组时期沉积类型存在差异。该研究成果可为莺山断陷北部沙河子组勘探部署提供指导。 相似文献
2.
为研究高面板堆石坝的地震易损性,基于增量动力分析(IDA)与支持向量机(SVM)相结合的方法,首先利用拉丁超立方抽样(LHS)方法从人工生成的100条地震动中随机选取30条,选定PGA为地震动强度指标,坝顶竖向位移为性能指标,通过对每条地震动进行等间距调幅,对面板坝进行有限元计算及对结果进行IDA分析,提取各条地震动在所选性能指标不同极限状态下的PGA;然后引入SVM,以代表地震动特性的参数为输入,以PGA为输出,训练并测试SVM模型;最后利用SVM模型做快速预测,在考虑不同地震动数目的条件下,分析面板坝的地震易损性,并绘制地震易损性曲线。研究结果表明,IDA-SVM方法在分析大坝易损性的问题上具有可行性和有效性,且考虑不同地震动数目所得的地震易损性曲线不尽相同。 相似文献
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任岐山 ' target='_blank'> 徐伟瑜 ' target='_blank'> 邢中海 ' target='_blank'> 皮伟 ' target='_blank'> 张震润 ' target='_blank'> 《中州煤炭》2022,(8):97-103
三维地震技术作为煤矿生产中必不可少的工作手段,有效解决了煤层赋存地质问题,对巷道布设和煤矿安全生产具有重要意义。通过对赵楼煤矿八采区和十采区三维地震资料进行精细解译,识别了新生界与奥灰顶界面形态,主要褶皱、断裂和岩浆岩的展布形态以及异常体、异常区的分布及导致因素;阐述了主采3煤层的深度、厚度和起伏形态变化,否定和修正了部分断层的形态和位置;新发现断层35条,并进行了勘探前后地层和构造变化对比。 相似文献
7.
目前关于重力坝的研究大多仅考虑坝体的损伤破坏,而将坝基设为线弹性材料,这可能导致大坝震害情况与实际不符,而考虑坝基塑性损伤能明显减轻重力坝坝体损伤程度,可以更加真实的模拟出大坝的抗震承载能力。本文基于塑性损伤力学理论,以我国西南某拟建重力坝为研究对象,建立了考虑坝体-坝基整体塑性损伤的三维有限元动力计算模型,并对模型的正确性进行了验证。采用时程分析法分析了该重力坝在不同地震强度下的震损情况,并以坝体裂缝贯通上下游为失稳判别标准对该坝的极限抗震能力进行了评价。结果表明:当地震动强度为0.5g时,下游折坡处损伤区域贯通上游,此时重力坝上部坝体可视为脱离块体,重力坝产生失稳,因此可以判定该重力坝的极限抗震能力为0.5g。 相似文献
8.
地震波阻抗反演是储层预测研究的一种重要手段,线性地震波阻抗反演方法求解精度依赖于初始地质模型,而完全非线性方法可望得到高精度求解结果。有鉴于此,首先利用全卷积神经网络、因果卷积、膨胀卷积和残差块构建一个时域卷积神经网络(TCN),以建立地震数据与波阻抗之间的非线性映射关系;然后通过该网络对样本进行训练得到反演映射模型,进一步将地震数据输入该模型得到地震波阻抗。正演数据及实际数据测试结果表明,所提方法实现了地震数据到地震波阻抗间的映射,为地震波阻抗反演提供了具有并行计算能力和自适应结构的智能化方法,并在港2025区块砂泥岩储层预测中得到成功应用。 相似文献
9.
基于分汊河道的分流比理论,综合斜条分法和水阻力影响等经典滑速分析方法,提出一种适用于复杂分汊河道的涌浪远场传播计算方法。以雅砻江两河口水电站磨古倾倒滑坡体为例,考虑磨古倾倒滑坡体至两河口水电站坝前河道分汊的实际工况,应用所提出的方法分析两河口库区磨古倾倒滑坡体涌浪产生和传播特征,得到了二期蓄水位2785 m 工况下2 种典型滑坡滑动模式涌浪的初始浪高、坝前浪高及大坝爬高。结果表明:滑坡沿折断带滑动时滑坡涌浪至大坝浪高为9. 32 m;沿强弱倾倒分界面滑动时滑坡涌浪至大坝浪高为14. 73 m。 相似文献
10.
陆地深层、超深层地震资料低频信息缺失、地震资料分辨率低,影响后续地震资料的准确解释。基于模型驱动的低频补偿方法依赖严格假设且参数调整不灵活;卷积神经网络(CNN)对细微变化的特征提取能力有限且梯度变化不明显、网络易陷入局部最优,导致低频欠补偿或补偿精度低。为此,提出一种结合改进CNN和双约束损失函数的叠前地震数据低频补偿方法。为解决梯度消失问题,在不增加CNN计算复杂度的前提下,加入可直接学习输入与输出之间残差特征的网络单元(残差块),并采用批归一化处理,使网络对细微变化更敏感,从而提高网络训练效率。为解决梯度变化不明显导致网络过早收敛的问题,以网络输出与原始地震记录差异和相关度为优化目标,通过均方误差和皮尔逊距离的加权求和建立双约束条件的损失函数计算补偿误差,使梯度变化更明显以保证梯度下降过程可跳出局部最优,从而提高低频补偿精度。合成数据和中国西部X地区实际叠前地震数据低频补偿处理结果验证了该方法的可行性和有效性。与基于CNN低频补偿方法及反褶积结合宽带俞式低通滤波器的低频补偿方法相比,在补偿低频成分的同时不会破坏原始信号的中高频信息。 相似文献