+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Развитие методов оценивания параметров интерферирующих сейсмических волн

  • Автор:

    Покровская, Тамара Валентиновна

  • Шифр специальности:

    04.00.22

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    1998

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    102 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

СОДЕРЖАНИЕ
• Введение
• Глава 1. Методы оценки параметров интерферирующих сейсмических волн.
1.1 Математическая модель сейсмограммы
1.2 Итерационный алгоритм разделения интерферирующих сейсмических волн
1.3 Генетический алгоритм
1.4 Оценка параметров интерферирующих сейсмических волн с помощью генетического алгоритма
1.5 Особенности программной реализации итеративного и генетического алгоритмов
• Глава 2. Построение синтетических сейсмограмм с помощью демиграции
2.1 Накопление по изохронам или демиграция
2.2 Моделирование, миграция и демиграция
2.2.1 М оде лирование
2.2.2 Миграция
2.2.3 Демиграция
2.2.4 Асимптотически обратные преобразования
2.2.5 Различия между моделированием и демиграцией
2.3 Моделирование с помощью демиграции
2.4 Реализация метода для разной геометрии сейсмических измерений

2.5 Примеры моделирования с помощью демиградии и выводы
• Глава 3. Опробование итерационного и генетического алгоритмов на синтетических сейсмограммах
3.1 Результаты применения итерационного и генетического алгоритмов к модельной сейсмограмме без шума
3.2 Опробование алгоритмов на сейсмических трассах с наложением шума
3.3 Исследование разрешающей способности алгоритмов
• Глава 4. Результаты обработки данных глубинного сейсмического зондирования Балтийского региона
4.1 Глубинное сейсмическое зондирование Балтийского щита
4.2 Ранее проведенные исследования бассейна Балтийского моря
4.3 Расположение профиля ГСЗ
4.4 Обработка сейсмических данных
4.5 Построение скоростного разреза
• Заключение
• Указатель литературы

ВВЕДЕНИЕ.
Актуальность проблемы.
Проблема разделения интерферирующих сейсмических волн давно привлекает к себе внимание геофизиков-сейсмиков, поскольку адекватное ее решение позволяет сильно повысить разрешенность сейсмических данных и извлечь из них максимум полезной информации о среде [18,19, 20]. Интерференция сейсмических волн — довольно часто встречаемое явление на сейсмограммах, усложняющее интерпретацию данных. Интерференция на сейсмограмме может быть вызвана как множеством близко расположенных друг к другу отражающих границ, так и особенностями геометрии одного отражателя, вызывающими каустики, а также сложным распределением скоростей сейсмических волн в среде.
При разделении пакета интерферирующих волн на отдельные вступления с определенными амплитудами можно идентифицировать эти волны в соответствии с их типом и получить информацию о внутреннем строении среды. Задача определения амплитуд и времен вступления интерферирующих сейсмических волн является очень актуальной в настоящее время, поскольку большинство методов, использующихся для обработки сейсмических данных и построения моделей распределения скоростей в земле, требуют знания этих параметров для сейсмических волн. Определение этих параметров не представляет труда для неинтерферирующих волн, однако, в области наложения сигналов это гораздо сложнее, и неадекватная оценка амплитуд и времен вступления интерферирующих волн может стоить точности полученной в результате интерпретации сейсмических данных модели.
Сейсмические данные помимо полезной информации содержат компоненту шума, к которому можно отнести влияние микросейсм, кратных отражений, ошибки регистрационного канала, дифракцию от мелких неоднородностей в среде, влияние метеоусловий. Исходя из предположения, что шум в основном имеет случайный характер, можно

дели. Демигрированные образы отражающих границ помогали таким образом идентифицировать годографы определенных типов волн в исходных сейсмических данных. Подобный подход был независимо предложен в работе Fagin [36].
Такал же последовательность миграции / демиграции использовалась в так называемом non-layer-stripping approach для перевода сейсмических данных в глубину. Как показано в работе Whitcombe [64, 65], комбинация демиграции и одношаговой лучевой миграции может быть использована для быстрого построения улучшенной слоистой макро-скоростной модели. В этой процедуре демиграция использовалась чтобы избежать эффекта временной миграции, предшествующей лучевой глубинной миграции, и получить боковой сдвиг между временным мигрированным образом и глубинным миграционным разрезом. Использующаяся скоростная модель получалась из вертикального глубинного обращения временной мигрированной сейсмограммы.
Существует другая важная область, где демиграция уже нашла практическое применение — это скоростной анализ [39]. Процедура подобна условному миграционному скоростному анализу. Обычно сравниваются миграционные образы для выявления ошибок в макроскорост-ной модели. Интерпретация глубинных миграционных разрезов может вызывать трудности. Демиграция же позволяет избежать этой проблемы, давая возможность сравнения непосредственно в пространстве сейсмических данных. Все, что надо сделать, это демигрировать все миграционные разрезы, полученные из сейсмических данных с различным удалением (расстоянием от источника до приемника, или оффсе-том), используя исходную макроскоростную модель. Однако, демигрировать данные надо не с их исходными значениями удалений, а с постоянным фиксированным удалением для всех разрезов, которое реально использовалось при сейсмических измерениях. После демиграции все полученные таким образом сейсмограммы сравниваются с исходными данными, измеренными в ходе эксперимента. Если макроскоростная модель была правильна, все сейсмические данные должны быть иден-

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.148, запросов: 962