简介:多波勘探是提高致密、低渗透等复杂油气藏勘探开发精度的有效手段,但转换波属于典型的低信噪比、低分辨率资料,如何最大程度提高转换波纵向分辨率已成为多波处理的一个难点。谱反演技术能有效解决常规反褶积提频技术受频带限制影响,提高分辨率能力有限的问题,能最大程度提高数据分辨率,便于识别薄层,但该技术的难点是如何通过稳定的反演算法得到高精度反射系数,如何把反射系数恢复为宽频的地震数据?本文在前人研究的基础上利用全变差作为先验信息有助于求解欠定问题的优势,提出了一种基于全变差约束的最小二乘反演算法,提高反演的精度和稳定性,并利用高斯拟合振幅谱模拟得到宽频子波数据,通过在蓬莱地区的高分辨率数据恢复处理,得到分辨率更高的转换波。理论试验和实际资料应用证明了该方法能较大幅度地提高转换波资料分辨率,为后续速度反演、储层反射信息提取提供更准确的数据。
简介:摘 要 雷达波在线测流系统通过测量水面流速与雷达波实测水位计算的断面面积相乘得断面虚流量,再乘以水面流速系数获得断面流量。误差来源有流速系数和断面面积两个方面,是雷达波在线测流系统应用推广的要点及难点。
简介:摘要:卫星遥感技术适用于探测浅海水下目标,是目前获取特殊海域碍航物信息的主要方法。但是偏远地区的海图测量始终是一大难题,遥感反演水深技术的应用能够弥补传统技术的不足。基于此,本文对该项技术的应用方法及影响因素进行分析,并结合相关工程实例,对技术应用效果进行分析。遥感反演水深技术的应用能够为偏远地图海图测量提供有效的途径。
简介:摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息,同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数,参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式,利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择,提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数( ORVI)。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数,包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析,结果表明: IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574; ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726,均方根误差 RMSE为 2.68,精度高于其他植被指数,说明了 ORVI在实际的应用中,能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。
简介:摘要目的建立成人正常甲状腺及甲状腺弥漫性病变实时剪切波杨氏模量的参考值范围。方法测量300例成人甲状腺,按血生化检查甲状腺功能、年龄及性别进行分组,分析不同年龄、性别的正常甲状腺及甲状腺弥漫性病变的杨氏模量弹性值。结果甲状腺功能正常的甲状腺的杨氏模量平均弹性值男19.62±5.48Kpa,女20.05±7.41kpa;原发性甲亢的杨氏模量弹性值男33.75±6.71kpa,女36.26±6.98kpa,慢性淋巴细胞性甲状腺炎的杨氏模量平均弹性值男41.32±33.0kpa,女49.68±29kpa;亚急性甲状腺炎的杨氏模量平均弹性值男112.9±45.88kpa,女113.5±35.6kpa;不同性别及年龄组间的杨氏模量平均值比较差异无统计学意义,但甲状腺弥漫性病变的杨氏模量弹性值较正常甲状腺的杨氏模量弹性值明显增高,亚甲炎的杨氏模量弹性值又明显高于原发性甲亢及慢性淋巴细胞性甲状腺炎。结论确立成人正常甲状腺及甲状腺弥漫性病变的杨氏模量弹性值的范围,为甲状腺疾病的诊断提供参考。
简介:MostcurrentprestackAVAjointinversionmethodsarebasedontheexactZoeppritzequationanditsvariousapproximations.However,theseequationsonlyreflecttherelationbetweenreflectioncoefficients,incidenceangles,andelasticparametersoneithersideoftheinterface,whichmeansthatwave-propagationeffects,suchassphericalspreading,attenuation,transmissionloss,multiples,andeventmismatchingofP-andS-waves,arenotconsideredandcannotaccuratelydescribethetruepropagationcharacteristicsofseismicwaves.ConventionalAVAinversionmethodsrequirethatthesewave-propagationeffectshavebeenfullycorrectedorattenuatedbeforeinversionbuttheserequirementscanhardlybesatisfiedinpractice.Usingaone-dimensional(1D)earthmodel,thereflectivitymethodcansimulatethefullwavefieldresponseofseismicwaves.Therefore,weproposeanonlinearmulticomponentprestackAVAjointinversionmethodbasedonthevectorizedreflectivitymethod,whichusesafastnondominatedsortinggeneticalgorithm(NSGAII)tooptimizethenonlinearmultiobjectivefunctiontoestimatemultipleparameters,suchasP-wavevelocity,S-wavevelocity,anddensity.Thisapproachisrobustbecauseitcansimultaneouslycopewithmorethanoneobjectivefunctionwithoutintroducingweightcoefficients.Modeltestsprovetheeffectivenessoftheproposedinversionmethod.Basedontheinversionresults,wefindthatthenonlinearprestackAVAjointinversionusingthereflectivitymethodyieldsmoreaccurateinversionresultsthantheinversionbyusingtheexactZoeppritzequationwhenthewave-propagationeffectsoftransmissionlossandinternalmultiplesarenotcompletelycorrected.
简介:利用小波变换法反演边界层高度时,不同小波母函数的选取可能得到不同的边界层高度。因此,对构造的白天及夜间激光雷达后向散射信号理想廓线进行Haar小波协方差变换,并对后向散射信号梯度廓线进行Morlet与MexicanHat小波变换反演边界层高度。结果表明,宜采用Haar函数与MexicanHat函数作为小波母函数,其中Haar函数准确性优于MexicanHat函数,而MexicanHat函数更易稳定。同时为了进一步检验3种小波变换法的反演结果对小波振幅的敏感性,通过改变小波母函数的小波振幅,发现无论是理想廓线还是叠加扰动的廓线,较大的小波振幅易得到比较稳定准确的白天边界层高度与夜间混合层高度。
简介:JointPP–PSinversionoffersbetteraccuracyandresolutionthanconventionalP-waveinversion.P-andS-waveelasticmodulideterminedthroughdatainversionsarekeyparametersforreservoirevaluationandfluidcharacterization.Inthispaper,startingwiththeexactZoeppritzequationthatrelatesP-andS-wavemoduli,acoefficientthatdescribesthereflectionsofP-andconvertedwavesisestablished.Thismethodeffectivelyavoidserrorintroducedbyapproximationsorindirectcalculations,thusimprovingtheaccuracyoftheinversionresults.Consideringthattheinversionproblemisill-posedandthattheforwardoperatorisnonlinear,priorconstraintsonthemodelparametersandmodifiedlow-frequencyconstraintsarealsointroducedtotheobjectivefunctiontomaketheproblemmoretractable.Thismodifiedobjectivefunctionissolvedovermanyiterationstocontinuouslyoptimizethebackgroundvaluesofthevelocityratio,whichincreasesthestabilityoftheinversionprocess.TestsofvariousmodelsshowthatthemethodeffectivelyimprovestheaccuracyandstabilityofextractingPandS-wavemodulifromunderdetermineddata.Thismethodcanbeappliedtoprovideinferencesforreservoirexplorationandfluidextraction.