基于模型正演的叠前深度偏移

川西龙门山前缘构造非常复杂，逆掩推覆构造带构造形变强烈，构造幅度大，地层倾角陡，断块发育，波场复杂，速度横向变化大，常规叠后时间偏移处理成像效果较差。文章将地震资料模型正演技术应用到叠前深度偏移，探讨了一种有助于川西龙门山前缘逆掩推覆构造地震资料精确成像技术。先利用已有地震资料解释成果，根据地质任务建立二维地质模型，在此基础上进行射线追踪、模拟出单炮地震记录和自激自收剖面，从而对观测系统的最大炮检距、道间距等参数进行论证的一些实用方法，这些方法对地震资料采集具有很好的指导作用；然后根据这些结果，再比较准确地进行叠前深度偏移的初始速度模型建立，从而达到了复杂地表下复杂构造精确成像的目的。     

模拟退火算法在求解组合优化问题中的应用研究

文章给出了模拟退火算法求解组合优化问题的实现步骤,并提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案,通过实例计算并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响。结果表明,模拟退火算法中各个参数值的选择和设置对运行的结果和效果有较大影响。     

川西坳陷深层须家河组裂缝模型含气响应研究

川西坳陷深层须家河组具有储层预测难、裂缝分布描述难、含气性检测难等问题。为了进一步揭示该区裂缝介质的含气响应特征，探索裂缝储层预测与描述的有效方法与技术手段，建立了近似地层原位条件的裂缝储层模型并进行数值模拟，从而分析地震波的传播特性，以指导该区地震资料的处理和解释。其主要研究思路是：首先，基于Hudson裂缝介质理论，采用复杂裂缝性气藏地质模型建立方法，充分利用该区的实际地震资料、测井资料与岩石物理测试参数等信息，建立与地层原位条件近似的各种含气裂缝介质模型；其次，运用各向异性介质地震波全波场正演数值模拟技术对裂缝模型进行数值模拟，获得地震波场数据；最后，从地震波的能量、相位、瞬时信息、频谱特征及吸收衰减属性等角度对获得的地震波场记录进行含气性分析，归纳总结裂缝模型的含气响应特征。研究结果显示，当地震波经过含气裂缝介质时，其振幅、相位、频率均具有明显的异常特征，如“亮点”现象、高频衰减等。利用这些异常特征更有利于川西坳陷深层须家河组的储层解释、裂缝分布描述及含气性检测。     

AVO技术在新场气田须家河组储层研究中的应用

新场气田须家河组气藏属于深层陆相致密碎屑岩气藏，具有致密、低孔渗、薄层交互、多层叠置和强非均质性的特点，勘探成功率低，效益差。以高精度三维地震资料为主线，充分利用地震资料信息，多学科协同，深入研究了含气地震响应特征，并将AVO属性分析含气性检测技术运用在该气田须家河组气藏，取得了一系列油气勘探开发成果。     

案例教学法在“大学计算机基础”教学的应用研究

针对非计算机专业的"大学计算机基础"教学的现状及存在的问题,结合"大学计算机基础"课程特点,将开放式、互动式的案例教学法应用于课程教学中。教学实践证明教学效果明显,得到了成都理工大学教学督导专家及学生的一致好评,具有一定的借鉴价值。     

基于一阶速度应力方程的双相各向异性介质波场模拟及耗散系数分析

为了解决在石油地震勘探中常常遇到的各向异性问题,利用双相各向异性介质的波动方程,导出双相各向异性PTL介质中的固相、流体相的一阶应力速度方程及差分方程。利用高阶二维交错网格差分方法,对双相PTL介质波长进行了模拟和分析,并讨论了耗散系数与双相PTL介质的波场问题。模拟结果表明：①双相PTL介质中存在快P波、慢P波和SV波,波场具有各向异性性质。②耗散系数对地震波传播的影响主要体现在对地震波能量的吸收和衰减上,耗散系数对慢P波产生较大的影响,大的耗散系数将使慢P波很快被衰减掉;在不同方位上,耗散系数存在较大差异时,慢P波能量并非只是在一个方向上衰减,而是整个慢P波的大部分能量在所有的方向上都要被衰减掉。该研究认识提高了计算效率,增强了计算的稳定性。     

多波AVO技术及其在川西地区实际应用中的误区陷阱分析

AVO(振幅随偏移距的变化)技术在解决复杂储层的岩性识别和流体预测方面的技术优势已经被诸多应用实例和文献所证实。然而,随着多分量地震勘探逐步迈入工业化应用阶段及地震资料采集上发生的一些变化(宽方位、大炮检距),使得多波AVO技术中的一些陷阱逐步凸显。结合实际工作中碰到的问题,对多波AVO技术中的近似公式精度及适应性、多波AVO参数敏感性分析及叠前反演、多波联合对比解释等方面可能存在的误区及如何避免进行了初步讨论。尽管讨论的对象以川西为例,但却不失普遍意义,对其他工区同样具有一定的指导意义。     

基于改进的遗传神经网络数据挖掘方法研究

介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的常用技术，研究了基于改进的遗传神经网络的数据挖掘技术,对其算法进行详细阐述，并将该方法应用于入侵检测中。研究结果表明应用效果良好，具有一定的推广价值。     

智能信息处理的Bayesian方法研究进展

简要地回顾了近十年来Bayesian统计计算方法的研究成果 ,并分析了Bayesian方法在两种重要的智能信息处理模型———混合体模型和神经网络 ,一个最有代表性的信息应用学科———计算机视觉中的最新研究动态 ;最后指出了今后四个需要值得重点关注的基于Bayesian理论的智能信息处理方法     

“C/C++语言程序设计”课程教学改革与实践

针对目前高校C语言程序设计课程教学的现状及存在的问题,结合课程组在国家级精品课程"C/C++语言程序设计"建设过程中的经验和收获,提出"以应用为前提,学生为主体,知识为主线,培养学生的实践动手能力为着力点"的教学理念,阐述如何构建一套教材体系完善、教学资源丰富、教学手段先进、教学评价合理、考核方式差异化的教学体系。