主成分分析波场重构反演与全波形反演联合速度重构

全波形反演倚重低频成分,但地震资料中往往缺乏低频信息。为确保全波形反演在缺少低频信息时能稳定收敛,本文联合波场重构反演和全波形反演,利用波场重构反演在优化过程中拥有较大自由度的优势模拟低频部分,并以波场重构反演结果作为较高频部分的初始模型,进行全波形反演。实际应用过程中,低频部分的波场重构反演使用主成分分析法,通过降维缩短计算耗时;高频部分使用基于Curvelet变换的稀疏全波形反演和主成分分析,使得全波形反演在缺少低频成分时也能高效地收敛。二维Marmousi模型试算结果表明,本文方法在缺少低频信息条件下可得到高效稳定的全波形反演结果。     

基于主成分分析和梯度重构的全波形反演

传统全波形反演追求模拟记录与实际地震记录的完全匹配,在实际地震记录含有噪声时反演结果较差。为此,在分析了随机噪声对全波形反演影响机制的基础上,利用主成分分析和梯度重构的方法对梯度进行优化。首先对由各炮梯度组成的矩阵进行主成分分析,再选取贡献较大的主成分对梯度进行重构。在残差信噪比较高时,梯度重构能够获得准确的梯度,不影响反演的收敛速度;在信噪比较低时,重构的梯度能阻止模型朝着错误的方向更新,为下一频段反演提供合理的初始模型。模型实验表明,采用主成分分析和梯度重构方法的全波形反演具有较强的抗噪能力,在信噪比较低时也能得到正确的反演结果。     

基于主成分分析法和响应曲面法对Halomonas菌株生长因子的分析与优化

The biomass of petroleum-degrading bacteria, such as Halomonas spp., is crucial to the alleviation of severe oil spills through bioremediation. In this paper, the bacterium (HDMP1) was isolated and identified. Growth factors were analysed and optimised through the single-factor experiments, the factor analysis (FA), the principal component analysis (PCA), and the response surface methodology (RSM). Results indicated that HDMP1 was identified as genus Halomonas. In the single-factor experiments, the range of suitable growth conditions for HDMP1 covered: a salt concentration of 2%-4%, a medium pH value of approximately 9, an inoculum concentration of 1.0%, a substrate concentration of 1.0%-1.4%, and a rotation rate of 140 r/min. The evaluation by FA and PCA indicated that three significant growth factors were the salt concentration, the pH value, and the rotation rate. A maximum biomass of HDMP1 was obtained under the conditions covering a salt concentration of 3.5%, a medium pH of 8, and a rotation rate of 151 r/min by optimization.     

基于主成分分析的自适应宽频带瞬时谱数据融合

为了从瞬时谱分解的大量共频率属性数据中提取和突出与储层有关的主要信息,本文提出一种基于主成分分析的自适应数据融合方法。该方法将变换后的主成分特征值作为权重,自适应地体现各主成分在代表原始数据信息量中的贡献率,使融合后的数据更能突出和反映各频率瞬时谱数据中的有效信息,实现了宽频带瞬时谱数据的降维与优化。实际资料的应用表明,本文的方法可快速提取和突出包含在大量瞬时谱数据集中的主要信息,清晰地刻画储层的几何形态和展布特征,提高资料解释的效率。     

结合CEEMDAN和主成分分析的低信噪比微地震初至信号检测

微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）与主成分分析（PCA）相结合,有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测。针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶本征模态函数（IMF）进行PCA,再对各阶IMF的主成分进行加权重构,同时对次要成分进行压制与剔除,使三分量信号中具有较强一致性的初至信息得以保留。设计多组不同信噪比的测试信号,对方法的可行性进行测试,并最终应用于三分量实测信号。结果表明,该方法在极低信噪比条件下仍可实现对微地震信号初至的有效识别与检测。