稳定的Born近似叠前深度偏移方法

本文针对HuangLJ等（1999）在“扩展的局部Born Fourier偏移方法”一文中提出的散射波场计算公式在强横向变速介质的不稳定性,提出了一种新的Born近似散射场计算公式,并把该公式应用于波场递归于推过程中,进而得到一种稳定的Born近似叠前深度偏移方法。与Split-Step Fourier方法和Phase-Screen方法相比,本方法对Marmousi模型炮集数据的偏移处理取得了良好的结果。本文提出了的Born近似散射场计算公式可扩大Born近似的应用范围,对散射波扬的计算有一定的理论意义应用价值。     

WSN中基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案

当前基于压缩感知的传感器网络数据融合方案中,不论数据字段有何特征,均假设网络具有固定而均匀的压缩阈值,从而导致数据通信量过高,能耗浪费较大。提出一种基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案。首先,对传感器网络进行配置,以生成多个层次类型不同的簇结构,用于过渡式数据收集,在该结构上,最低层的叶节点只传输原始数据,其他层的数据收集簇进行压缩采样;然后将其测量值向上发送,当母数据收集簇收到测量值时,利用基于反向DCT和DCT模型的CoSaMP算法恢复原始数据;最后,在SIDnet-SWANS平台上部署了该方案,并在不同的二维随机部署传感器网络规模下进行了测试。实验结果表明,随着分层位置的变化,大部分节点的能耗均显著降低,与NCS方案相比,能耗下降50%~77%,与HCS方案相比,能耗下降37%~70%。     

地震成像中的Born近似与Rytov近似比较

地震波散射理论中的Born近似和Rytov近似是目前地震数据波动方程叠前深度偏移成像技术和波场模拟技术中最为常用的两种近似。利用波场传播散射理论中的局部Born近似和局部Rytov近似,分别导出了单程波方程的稳定的Born近似波场传播算子和稳定的Rytov近似波场传播算子,然后从理论和实践上比较了它们在地震数据波动方程叠前深度偏移成像中的应用效果。基于相位扰动的稳定的Rytov近似波场传播算子对速度变化引起的波场相位变化的适应性要比基于波场扰动的稳定的Born近似波场传播算子好，稳定的Born近似波场传播算子可视为稳定的Rytov近似波场传播算子的一阶近似,因此,对于主要基于地震数据相位信息的地震数据构造偏移成像, Rytov近似在理论上要优于Born近似。此外,还用国际标准模型--Marmousi模型地震数据的偏移成像,从实践上证明了Rytov近似要优于Born近似。     

战略规划:从3D勘探数据中提取AVO信息必须的一步

长期以来,在AVO分析中,除了噪声干扰、构造影响、采集问题、NMO拉伸、薄层效应等方面的工作之外,如何用统计方法或确定性方法进行振幅处理一直是人们讨论的重点(Tanner和Kochler,1982;Ostrander,1984;Yu,1985;Duren,1991)。然而,用于讨论的大部分数据都是2D地震数据。本文将用海上3D例子来说明,当用3D数据作AVO分析时,好的战略规划能减少潜在的问题和挫折。下面从三个方面对规划进行讨论:(1)数据类型选择;(2)数据选择;(3)处理中的注意事项。如果对这几方面没有做出认真细致的评价,则不仅会浪费时间和精力,而且得到的AVO结果可能是错误的。     

松南H凹陷二维盆地模拟试验研究

为了在松南地区扩大油气勘查成果，我们对勘探重点的Ｈ凹陷Ａ剖面进行了二维盆地模拟。得到了Ｈ凹陷的地史，热史，生烃史，排烃运移史资料。在地史研究中，从已知盆地出发，采用了回剥技术，由今溯古重建了凹陷的沉积史和构造史。在此基础上进行热史分析，得到了Ｈ凹陷在早期发生断裂活动，并伴有高热流值，形成了有利于有机物向石油烃转化的环境，生烃史和排烃运移史的研究主要对沙河子组地层进行，研究结果表明沙河子组是凹陷中的     

地震散射偏移方法

现有的地震数据逆时偏移方法不区分散射数据与反射数据,成像公式是基于反射波传播概念建立的。从波动方程的扰动形式出发,根据地下非均匀体大小与波长之间的关系定义产生散射波的散射体和产生反射波的反射体,建立一次散射波数据的线性正演方程;然后利用线性反演理论推导出对散射体空间位置进行成像的地震散射数据偏移计算公式;应用Sigbee2A模型数据验证文中所提出的散射数据偏移方法。由理论和数值试验可知,对于散射数据的偏移成像,相较于基于反射概念建立的常规逆时偏移,所提出的散射数据偏移方法可以得到相位正确和分辨率更高的偏移结果。     

解非线性反演问题的新策略

本文提出一种解非线性反演问题的新策略。它首先利用贝叶斯反演理论中的ＭＡＰ方法建立非线性反演问题的线性化迭代格式,然后运用模拟退火算法中有关全局收敛的思想来指导迭代的收敛过程。     

基于Rytov近似的叠前深度偏移方法

本文在频率一波数域和频率一空间域实现了一种基于Rytov近似的叠前深度偏移方法，并在二维空间作了Marmousi模型炮集数据的处理，通过与Split-Step Fourier和Phase-Screen等叠前深度偏移方法的比较，我们认为基于Rytov近似的叠前深度偏移方法不仅在效果上优于前两者，而且还能更好地处理速度横向变化。在散射波场的计算中，我们使用了一个比Huang L等（1999）^[3]的方法更稳定的散射波场计算公式，扩大了Rytov近似的应用范围，使基于Rytov近似的叠前深度偏移方法能够适应更剧烈的横向速度变化。     

WSN中基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案

提出一种基于多分辨率和压缩感知的传感器网络数据融合方案;首先,对传感器网络进行配置,以生成多个层次不同类型的簇结构用于过渡式数据收集,在该结构上,最低层的叶结点只传输原始数据,其他层上的数据收集簇进行压缩采样,然后将其测量值向上发送,当母数据收集簇收到测量值时,利用基于反向DCT变换和DCT模型的CoSaMP算法来恢复原始数据;最后,我们在SIDnetSWANS平台上部署了本文方案,并在不同的二维随机部署传感器网络规模下进行了测试;实验结果表明,随着分层位置不同,大部分结点的能耗均显著降低,与NCS方案相比,能耗下降50%~77%,与HCS方案相比,能耗下降37%~70%。