Методы дискретного математического анализа в исследовании геомагнитных и сейсмических данных

• Автор: Зелинский, Никита Ростиславович
• Шифр специальности: 25.00.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 187 с. : ил.

Оглавление
Введение
Актуальность темы исследования
Основные задачи исследования
Научная новизна
Основные защищаемые положения
Научная и практическая значимость полученных результатов
Достоверность полученных научных результатов
Личный вклад
Апробация работы
Публикации
Структура и объем работы
Глава 1. Краткий обзор современного состояния методов математической обработки данных в геофизике
1.1 Классические методы цифровой обработки сигналов в геофизике
1.2 Методы искусственного интеллекта в геофизике
Глава 2. Дискретный Математический Анализ при изучении геомагнитных пульсаций
2.1. Введение в главу и постановка задачи
2.1.1. Введение
2.1.2. Требования к алгоритму
2.1.3. Первый шаг алгоритма — подготовка данных
2.1.4. Выпрямляющие функционалы
2.1.5. Кластеризация
2.2. Заполнение пропусков данных
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Определения метода гравитационного сглаживания
2.2.3. Алгоритм гравитационного сглаживания для заполнения пропусков данных
2.2.4 Примеры гравитационного сглаживания геомагнитных данных
2.3. Анализ дневных короткопериодных пульсаций РсЗ (20-50 мГц)
2.3.1. Входные данные
2.3.2. Частотная фильтрация
2.3.3. Вычисление матрицы ковариации
2.3.4. Эллипсоид поляризации
2.3.5. Вычисление обобщенной дисперсии собственных значений

2.3.6. Нечеткие грани
2.3.8. Сглаживание обобщенной дисперсии а
2.3.9. Поиск возвышенностей на рельефе
2.3.10. Кластеризация отдельных волновых пакетов РсЗ
2.3.11. Выделение продолжительных пульсаций
2.3.12. Свободные параметры
2.3.13. Использование алгоритма при решении реальной задачи
2.3.14. Результаты РсЗ
2.4. Анализ ночных нерегулярных пульсаций Р12 (8-20 мГц)
2.4.1. Входные данные
2.4.2. Частотная фильтрация
2.4.3. Определение поляризации сигнала
2.4.4. Применение выпрямления "обобщенная дисперсия"
2.4.5 Результаты Р
2.5. Анализ дневных длиннопериодных пульсаций Рс5 (2-5 мГц)
2.5.1. Постановка задачи
2.5.2. Подготовка данных
2.5.3. Выпрямляющий функционал “Энергия фрагмента обзора”
2.5.4. Выпрямляющий функционал “Длина фрагмента обзора”
2.5.5. Выпрямляющий функционал “Обобщенная дисперсия”
2.5.6. Применение выпрямления "Энергия фрагмента обзора" для анализа данных
2.5.7. Результаты применения ДМА для исследований геомагнитных пульсаций Рс5
2.6. Результаты главы
Глава 3. Выделение малоамплитудных дизъюнктивных дислокаций в угленосных толщах с привлечением инструментария ДМА
3.1. Введение и обзор существующих подходов
3.1 Обзор литературы по теме работы
3.1.1. Использование высокочастотных источников для получения высокоразрешающих данных отраженных волн
3.1.2. Использование дифрагированных и дуплексных волн
3.1.3. Использование обменных отраженных волн РБ
3.1.4. Применение атрибутного анализа путем его прямого копирования из нефтяной сейсморазведки
3.1.5. Выделение малоамплитудных дизъюнктивов по данным метода преломленных волн комплексе с данными отраженных волн

3.1.6. Использование МОВ-ОГТ
3.1.7. Применение методики сейсмического просвечивания и использование каналовых волн
3.1.8. Скважинная сейсморазведка
3.1.9. Использование интерференционных подходов
3.1.10. Применение нейронных сетей для выделения дизъюнктивов
3.1.11.Требования к предлагаемой методике
3.2. Лучевое моделирование задачи
3.2.1. Выбор модели и подхода
3.2.2. Типы волн, возникающих на модели
3.2.3. Расчет динамических параметров сейсмограмм
3.2.4. Выбор зондирующего импульса
3.2.5. Краткое описание алгоритма работы программы создания синтетических сейсмограмм
3.2.6. Анализ сейсмограмм
3.3. Обработка полевых данных
3.3.1. Имеющийся материал
3.3.2. Обработка данных МОВ
3.3.3. Расчет сейсмических атрибутов
3.4. Конструирование нейронной сети
3.4.1. Выбор типа нейронной сети
3.4.2. Выбор параметров сети
3.4.3. Обучение нейронной сети на модельных данных
3.4.4. Результаты работы сети на реальных данных
3.5. Гравитационное сглаживание временных разрезов
3.5.1. Нормирование временных разрезов
3.5.2. Алгоритм гравитационного сглаживания временных разрезов
3.5.3. Примеры сглаживания временных разрезов и сейсмических атрибутов гравитационным сглаживанием
3.6. Сравнение методики гравитационного сглаживания временных разрезов и результатов работы нейронных сетей Кохоннена
3.7. Результаты главы
Заключение
Благодарности
Приложение 1. Основные публикации и доклады автора по теме диссертации

2000 4000 6000 8000 10000 12000 14
ІРМ Му
2000 4000 6000 8000 10000 12000 14

! I ! I і
4 к „А,». Lu.ilі ік
і Т* ^ ;

2000 4000 6000 8
10000 12000 14
Рис. 2.7. Пример использования фильтра Баттерворта |Я'П(<0)| с полосой пропускания [20 мГц, 50 мГц] на трехкомпонентных магнитограммах А/(ґ( ), полученных на магнитной обсерватории ІРМ (о. Пасхи): (а) вверху Мх, внизу Вх, (6) вверху Му, внизу Ву, (в) вверху Мг , внизу Яг. По горизонтальной оси - номер отсчета, вертикальная ось в нТл.