+
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

Восстановление когерентных составляющих волновых полей в сейсмике

  • Автор:

    Еманов, Александр Фёдорович

  • Шифр специальности:

    25.00.10

  • Научная степень:

    Докторская

  • Год защиты:

    2004

  • Место защиты:

    Новосибирск

  • Количество страниц:

    279 с. : ил.

  • 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

Глава I ПЕРЕСЧЁТ ВОЛНОВЫХ ПОЛЕЙ ГОЛОВНЫХ ВОЛН ДЛЯ СИСТЕМ НАБЛЮДЕНИЙ С МНОГОКРАТНЫМИ ПЕРЕКРЫТИЯМИ
1.1. Обзор существующих методов автоматизированной
обработки данных
1.2. Динамический пересчёт головных волн
1.3.Динамический пересчёт волновых полей головных волн фильтрами Винера
1.3. ГОдноканальный фильтр Винера для пересчёта головной волны из одной точки обобщённой плоскости в другую
1.3.2. Область полезной информации для пересчёта волнового
поля головной волны в точку, заданную на
обобщённой плоскости
1.3.3. Схемы пересчёта волнового поля одноканальным фильтром Винера
1.3.4 Пересчёт двухканальным фильтром Винера
1.3.5 Пересчёт многоканальным фильтром Винера
1.3.6 Временные разрезы по данным головных волн и точность
их построения
1.4 Применение динамического пересчёта головных волн для обработки экспериментальных материалов
1.4.1. Поля головных и кратных отражённо-головных волн от поверхности фундамента Сибирской платформы (материалы ОГП)
1.4.2. Когерентный пересчёт поля в условиях многослойной среды
( материалы СГ-ОГТ)
1.4.3. Временные разрезы чехла Западно-Сибирской плиты по головным волнам ( по материалам КМПВ)
1.5 Выводы
Глава 2 МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ СЕЛЕКЦИИ СТОЯЧИХ
ВОЛН В ИНЖЕНЕРНЫХ СООРУЖЕНИЯХ
2.1 Обзор методов инженерно - сейсмологического изучения зданий и сооружений
2.2 Модель сейсмических колебаний инженерного сооружения
2.3 Селекция стоячих волн для модели с независимыми компонентами
2.3.1 Расчёт одновременных записей стоячих волн в инженерном
сооружении по разновремённым наблюдениям с опорной
точкой

2.3.2 Восстановление поля стоячих волн из двух опорных точек
2.3.3 Пересчёт стоячих волн при п опорных точках
2.3.40ценка точности восстановления поля стоячих волн
2.4 Результаты исследования поля стоячих волн в инженерных сооружениях
2.4.1 Стоячие волны в плотинах ГЭС
2.4.2 Стоячие волны в зданиях
2.4.3 Стоячие волны в мостах
2.5 Выводы
Глава 3 ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ВИБРАЦИОНЫХ СИГНАЛОВ
ПРИ ГЛУБИННЫХ СЕЙСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
3.1 Краткий обзор алгоритмических основ накопления вибрационных сейсмограмм ( коррелограмм)
3.1.1 Об оптимальном алгоритме получения коррелограмм
3.1.2 Зондирующие сигналы при вибрационных сейсмических исследованиях
3.1.3. Алгоритмы построения коррелограмм в вибрационной
сейсморазведке
3.2 Цифровая обработка вибрационных сигналов при глубинных сейсмических исследованиях
3.2.1 Особенности обработки вибрационных сигналов большой длительности
3.2.2 Экономичный алгоритм расчёта коррелограмм
3.2.3 Приём вибрационных сигналов на фоне нестационарных шумов
3.2.4 Фильтры Винера и накопление вибрационных сигналов
3.2.5 Корректирующий фильтр для накопления
вибрационных сигналов
3.3 Экспериментальное изучение особенностей вибросейсмических сигналов при глубинных сейсмических исследованиях
3.3.1 Вибрационные сигналы в ближней зоне источника
3.3.2 Вибрационные сигналы в дальней зоне от источника
3.3.3 Характеристика кратных гармоник при глубинных вибросейсмических исследованиях
3.4 Практическое использование цифровой обработки вибрационных сигналов при глубинных сейсмических исследованиях

Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
Объектом исследования настоящей работы являются составляющие сейсмических волновых полей, удовлетворяющие линейным связям, неизменным по параметру, представляющие из себя когерентные колебания, характеристики которых описывают строение среды.
Актуальность определяется необходимостью создания методов исследования геологической среды и инженерных сооружений, характеризующихся высокой детальностью на новой технологической и аппаратурной базе, на использовании свойства когерентности некоторых типов волн.
Для выделения когерентных составляющих волновых полей необходимо было найти математический аппарат, приводящий к спектральнокорреляционным методам обработки, обладающим большой эффективностью выделения любых сигналов на фоне шумов разных типов.
Развитие методов анализа когерентных процессов в теории случайных функций в 70-80-е гг. XX в. создало необходимые предпосылки для разработки новых математических моделей, на основе которых появилась возможность построения фильтров Винера, параметры которых определяются по экспериментальным данным, за счет использования статистических оценок характеристик когерентных сигналов. Реализация предпосылок требовала применения цифровой регистрации волновых полей на плотных системах наблюдений и разработки алгоритмов обработки больших объемов данных. Важно было научиться использовать свойство когерентности, которое позволяет не только выделять линейную составляющую поля, но и трансформировать ее к виду, удобному для дальнейшей интерпретации материалов.
Оказалось, когерентные составляющие волновых полей в сейсмике играют значительную роль, и требовалось найти алгоритмы восстановления этих составляющих для решения многих задач в сейсмических исследованиях.
К наиболее простому случаю когерентных колебаний можно отнести головные волны, характеризующиеся параллельностью нагоняющих годографов. Динамическое спектральное соотношение для головных волн в четырех взаимно увязанных точках, установленное С.В. Крыловым и В.Н. Сергеевым, доказывает возможность пересчета головных волн из множества точек в одну. Оно устанавливает взаимосвязь между спектрами головных волн, зарегистрированных в разных точках обобщенной плоскости наблюдений, но его трудно и малоэффективно использовать при обработке данных. В уравнение пересчета входят величины, определяемые как отношение спектров зарегистриро ванных колебаний. Известно, что такая процедура оказывается весьма неустойчивой к погрешностям исходных данных, и требуется разработать алгоритмы, свободные от такого недостатка.
обеспечивается процедурой выделения когерентных головных волн. На записи (рис.ЗВ) в отличие от экспериментального аналога появилась возможность уверенно осуществлять корреляцию волн.
E:FILTIRK31Z39?.. П. Т543о С
ЦиББ
E:FlLTIRKsK106.RESNtillBOO.Z3 Ви»Рг
Рис. 1.11 Пример динамического пересчёта головных волн в сейсмограмму общего пункта взрыва.
А - экспериментальная сейсмограмма; Б - результат динамического пересчёта. X пв
Внимательный взгляд на форму сигнала головной волны, регистрируемой в первых вступлениях, позволяет сделать вывод о полном соответствии экспериментального волнового поля головной волны волновому полю, пересчитанному с других сейсмограмм. Количество осей синфазности в последующих вступлениях после пересчета сокращается. Разработанная процедура выделения когерентных составляющих сохраняет на сейсмограммах головные волны от разных границ, кратные отражённоголовные волны от этих же границ, обменные головные волны, короче говоря, все типы волн, обладающие параллельностью нагоняющих годографов.
Ещё один пример сравнения пересчитанных сейсмограмм с экспериментальными записями приведен на рис. 1.11. В данном случае на экспериментальной сейсмограмме в последующих вступлениях

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.539, запросов: 962