堆本体抗震试验动力相似关系推导与验证

为确保堆本体抗震试验中流体对流效应、脉冲效应和堆本体结构响应的准确性，需保证重力、流体与固体惯性力、结构弹性力和结构应变的相似性。本文从固体结构的振动方程、不可压牛顿流体的动力学方程、流固交界面的边界条件和环形柱体域内液体线性晃动的动力学公式出发，基于控制方程的量纲分析法，推导了考虑液体晃动效应的堆本体地震响应动力相似关系。基于上述相似关系建立了堆容器堆内构件和堆容器内自由液面流体域的缩尺模型，通过有限体积法分析堆容器堆内构件原型和缩尺模型中液体的晃动固有频率、晃动波高、压力以及液体晃动对堆容器支承裙的倾覆力矩。结果表明本文动力相似关系具有合理性和准确性，可用于堆本体缩尺模型的抗震试验研究。     

分方位地震勘探研究现状及进展

从地震采集、处理和解释三方面总结了分方位角勘探的研究现状：1综合使用螺旋和蜗牛道集与震源同时激励，能够降低勘探成本并高效完成分方位地震野外采集；2炮检距向量片（OVT，Offset Vector Tile）技术是针对分方位观测带来的方位各向异性问题提出的，在处理过程中可以保留炮检距和方位角信息，提高地震成像精度；3充分利用地震波在裂缝型地层中传播时的能量衰减、相位和频率的方位各向异性信息是提高裂缝预测精度的有效手段，但目前在地震资料的处理中应用的实例很少。为了提高裂缝预测的准确性，今后应重点研究地震波的方位各向异性问题；4将多种随方位变化属性（如AVAZ等）与相干一致性融合，可有效检测地下裂缝和地层岩性，提高预测精度。     

双相不混溶流体饱和裂缝—孔隙岩石依赖频率的地震响应数值分析

裂缝—孔隙岩石中流体类型及其分布特征是影响弹性参数的重要因素，实际储层中流体大多不是单一流体，且在数值模拟过程中很少考虑流体间饱和状态的影响。为此，基于Chapman模型，针对饱含双相不混溶流体的裂缝—孔隙岩石，研讨了饱和度和毛细压力参数变化对砂岩储层频散衰减和地震响应的影响。数值分析结果表明：随着油气饱和度的增加，特征频率（不同于于单一流体介质情形）呈先减后增趋势，且在中间频段的变化最明显，地震响应存在时间延迟和波形畸变现象；当双相流体中存在气体时，频散衰减和地震响应对饱和度的变化更敏感；随着衡量流体间毛细压力的参数q值的增加，双相流体间由“斑块饱和”趋向“均匀饱和”状态，特征频率向着“高频低饱”方向移动。该数值模拟结果为储层流体识别提供了有效依据。     

混合概率模型驱动的叠前地震反演方法

叠前地震反演是获取复杂油气储层弹性参数、岩性及含流体性质的主要途径。常规的叠前地震反演往往将“弹性参数”、“离散岩性”和“流体因子”三者独立预测，通常忽视了储层岩性差异对弹性参数的影响，由此引入的先验信息误差会严重影响弹性参数、离散岩性及流体指示因子预测的精度。为此，考虑待反演模型参数的先验概率服从混合型概率密度分布，基于贝叶斯框架推导了由时域、频域地震、低频整合先验信息及已知模型数据点四类数据集协同约束的后验混合概率分布的显式解，将非线性边界约束算法引入叠前地震弹性参数反演中，缓解了模型反演出现不稳定解的问题；利用序贯模拟算法对后验概率密度函数随机采样，且对不同后验概率分量的模拟结果进行分类，发展了对地层连续“弹性参数”、“离散岩性”及储层“流体因子”的叠前地震同步预测方法。理论测试和实际应用验证了该方法在岩性预测和储层孔隙流体识别中的有效性和实用性。     

多尺度高阶FDTD逆时偏移在煤田地震勘探中的应用

目前煤田地震勘探的主要难点是深部复杂构造的成像。随着逆时偏移技术的发展，针对煤田地震勘探，如何在保证偏移成像精度的前提下，提高成像计算效率是急需解决的问题之一。从成像区域网格离散化的角度出发，针对高速层过采样和低速夹层采样不足问题，提出赋予研究对象多尺度网格的概念，具有较好的灵活性，能够对同一个地质模型采用疏密结合的方式成像。首先，根据速度模型设计多尺度网格模型，低速区域采用小尺度网格覆盖，高速区域采用大尺度网格覆盖;其次，采用高阶FDTD方法计算多尺度模型内各点的波场值，尤其过渡带内的点;最后，根据成像条件完成地下介质的逆时偏移成像。实验结果表明在保证模拟相同阶数精度条件下，多尺度逆时偏移方法比传统方法计算效率平均提升25.05%。     

宁夏红寺堡盆地隐伏古隆起成因机制及其对区域沙漠化的影响

目前对于青藏高原东北缘活动构造研究多集中于活动断裂带的活动性,而对夹持于其间的沉积盆地构造格架及活动性研究甚少。以夹持于烟筒山断裂与牛首山—罗山断裂之间的宁夏红寺堡盆地为研究对象,采用重力资料重处理解译、音频大地电磁测深(AMT)和地震勘探相结合,揭示红寺堡盆地隐伏构造特征,并进一步采用盆山一体化思路分析隐伏构造的成因机制及其对区域沙漠化的控制作用。结果表明:青藏高原在中新世末发生强烈的NE向推挤、扩展和隆升,红寺堡盆地由坳陷盆地转变为挠曲盆地; 在青藏高原NE向扩展的影响下,烟筒山断裂发生强烈的逆冲作用,古生代—中生代基底逆冲于古近系—新近系之上,受构造变形影响的最新地层为中新统彰恩堡组; 红寺堡盆地内的隐伏古隆起呈NW—SE向,与烟筒山构造带具有相同的构造动力学背景,受青藏高原NE向扩展影响形成于中新世末,并且至今仍具有活动性; 隐伏古隆起周缘断裂的活动破坏了地表稳定性、蓄水能力和地表植被,导致区域沙漠化呈现有规律的NW—SE向带状展布。该研究成果对于宁夏红寺堡盆地区域稳定性评价及沙漠化的综合治理具有现实指导意义。     

Stochastic collocation-based nonlinear analysis of concrete bridges with uncertain parameters

This paper focuses on the stochastic response of concrete bridges considering uncertainty in bearing and abutment stiffness. A multi-span simply supported bridge with concrete girders is selected. A 3D-dimensional model is prepared, and nonlinear response history analyses are performed. For the numerical dynamic simulation, the non-sampling stochastic method based on generalized polynomial chaos (gPC) expansion is utilised. The uncertain parameters include the vertical and shear stiffness of bearings and the lateral stiffness of abutments are presented by the truncated gPC expansions. Furthermore, the system response such as base shear, acceleration, velocity and displacement in different columns is presented by gPC expansion with unknown deterministic coefficients. The stochastic Galerkin projection is employed to calculate a set of deterministic equations. A non-intrusive solution, as a set of collocation points, determines the unknown gPC coefficients of the system response and the results are compared with Monte Carlo simulations. The key advantage of spectral discretization is the combination of the mentioned method with the spatial discretization, e.g. finite element model. This study also emphasises the accuracy in results and time efficiency of the proposed non-sampling method for uncertainty quantification of stochastic systems comparing to sampling procedure (e.g. Monte Carlo simulation).     

黔北正安区块牛栏组基于叠后地震属性的多尺度裂缝预测

黔北正安地区安场向斜石牛栏组为一套深水陆棚沉积的泥灰岩地层,前期钻探显示,石牛栏组气藏分布与裂缝发育程度密切相关,为典型的裂缝型气藏。为进一步对安场向斜石牛栏组储层的裂缝平面展布规律进行研究,该文通过岩心、成像测井等资料分析目的层的裂缝发育特征,优选裂缝预测敏感地震属性,基于地震像素处理的裂缝增强属性对石牛栏组裂缝分布进行了预测。研究结果表明:利用常规的地震曲率属性预测裂缝识别能力有限,而基于地震像素处理的地震数据能够有效改善小断层及构造形变特征成像,在此基础上开展的裂缝增强属性可大大提高裂缝的识别能力,经实钻井验证,基于叠后地震属性裂缝分布预测方法的结果与钻井泥浆漏失点综合吻合率达83.3%以上,预测结果较为可靠,该研究为石牛栏组区带优选及钻井风险预警提供了技术支撑。     

人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用

针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。