隧道围岩弹性模量及泊松比反演程序开发与验证

对UCODE软件进行编程二次开发,建立该软件与有限元软件间接口,实现UCODE程序与有限元软件间的实时数据交换.以浙江某穿山隧道为工程背景,进行围岩弹性力学参数反演程序验证.以隧道围岩弹性模量E及泊松比v为待反演参数,弹性模量E反演初始值分别设定为真值的1/2和2倍,泊松比v反演初始值作相应变化.反演分析结果表明,无论待反演参数初始值如何取值,反演结果都收敛于真值附近,且与真值误差不超过3%,验证了反演程序的稳定性和精确性.     

地球物理非线性反演方法综述

由于数学算法的不同,反演方法被划分为线性反演方法和非线性反演方法。本文,我们对非线性反演方法进行了有益的探讨,并对常用的几种非线性反演方法进行了分析,评价了各种方法的优缺点和适用性。     

基于RBF神经网络的水深遥感研究

为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1~4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09 m,均方根误差为1.45 m,反演效果和精度明显好于传统反演模型;与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值。     

SBI与RRI结合的MT二维反演方法研究及应用

研究了尖锐边界反演(SBI)与快速松弛反演(RRI)结合的MT二维反演方法.从初始模型构建出发,先进行RRI反演,然后采用模糊聚类方法从RRI反演结果构建SBI反演的初始模型,再进行SBI反演,最后得到一个折中的反演结果.模型数据反演结果表明这种结合反演的可靠性和收敛速度得到明显提高.最后对一条实测MT数据进行了SBI与RRI结合的二维反演,并与单独的RRI反演结果进行了对比,表明了这种结合反演具有较高的准确度.     

焦石坝地区泥页岩有机碳含量预测技术及对比

探讨泥页岩的残余有机碳含量的地球物理预测方法,为页岩气勘探选区及开发提供关键依据。以川东南焦石坝地区五峰组－龙马溪组泥页岩为例,在岩心样品测试及测井资料交互分析的基础上,通过多属性反演、叠前密度反演及拟声波反演技术,进行有机碳含量的平面预测。结果表明3种反演技术均能较好地进行有机碳含量展布特征及评价研究。对比3种有机碳含量预测的技术方法,叠前密度反演对基础数据要求较高,其反演精度也最高;多属性反演及拟声波反演技术适用性较强,尤其是拟声波反演技术可在二维地震工区进行大范围应用。     

基于粒子群-最小二乘法的岩石流变模型参数反演

为解决参数数量随加载级数增加而成倍增加,对参数反演带来困难这一问题,在分级加载蠕变模型中,根据粒子群算法和最小二乘法对参数反演的特点,先采用粒子群算法(PSO)对模型参数进行反演得到一个全局次优粒子,再将其作为初始值对模型参数进行最小二乘法反演.工程实例表明,粒子群-最小二乘法反演可以很好地应用于分级加载蠕变模型的参数反演.     

基于特征参数的频率域海洋可控源电磁数据反演影响因素分析

为评估电磁场分量、发射频率和观测模式对频率域海洋可控源电磁(CSEM)一维反演的影响,对经典的海洋一维油气储层模型开展一系列反演试验。研究结果表明:采用混合观测模式及多分量、多频率数据可明显改善反演效果,进一步对挪威Troll油田的CSEM数据反演并进行特征参数分析,反演所得的电阻率模型与地震解释资料吻合,在进行大规模二维或三维反演前,结合测区已知地质钻井资料可建立反演初始模型,使用该模型对实际数据进行特征参数分析,可初步判断该数据是否适合反演。     

基于深度学习的二维航空大地电磁数据反演

航空大地电磁法以其机动灵活、效率高等优点,适用于在地势崎岖的偏远环境中开展快速普查作业.目前,针对二维航空大地电磁数据的反演研究大多采用对目标函数求解偏导数的方式进行,这会造成反演结果对初始模型依赖高,且极易陷入局部极小值.为解决上述问题,首先从麦克斯韦频率域方程组出发,推导倾子响应计算公式.其次,采用有限单元法计算异常体地电模型倾子响应,并结合地下电阻率值标签,构建深度学习样本数据集,采用卷积神经网络顺利实现了二维航空大地电磁数据反演.最后,针对不同埋深的二维异常体地电模型,分别采用传统电磁反演和深度学习反演方法进行反演研究,对比分析了不同反演方法反演结果.结果表明,相较于传统电磁反演方法,采用深度学习反演方法进行二维航空电磁数据反演,反演速度更快,准确度更高.     

基于光学数据的月壤介电常数的反演

摘要：月球元素含量的反演有利于了解月球物质成分的分布从而对月球矿产资源开发利用提供重要依据,对于月球科学的研究具有重要意义。本文利用LSCC数据和Clementine光学数据在全月球的角度上对月壤中FeO和TiO_2的含量进行反演,并基于回归分析建立介电常数和FeO和TiO_2含量总和的耦合关系,进而对介电常数进行反演,并与实测点的数据进行比较,验证了利用光学数据反演月壤元素含量以及通过回归分析反演介电常数的可行性,为月表反演的研究提供了新的思路。     

利用孔隙度遗传反演约束储层地质模型

针对油田投产初期井距较大、井间储层发育状况难以预测的情况,应用遗传反演方法进行孔隙度反演,在地质建模过程中利用反演数据体约束孔隙度属性。以某油田东营组某小层为例进行地质建模,结果表明：应用遗传反演方法得到的孔隙度反演数据体可以在三维空间中较真实地反映出储层物性;利用孔隙度遗传反演数据体对对孔隙度模型进行约束的方法,相比传统地震约束方法,中间步骤少,准确性高,工作周期短,在实际工作中取得较好效果。     

分频波阻抗反演方法及其应用

应用岭回归法对波阻抗反演进行了理论和应用研究。引入了分频思想 ,将地震资料分成几个一定频宽的频段数据进行反演。在用低频成分反演时 ,避免高频噪声的影响 ;用高频成分反演时 ,避免低频噪音的影响。理论模型和实际资料的反演结果表明此方法稳定 ,反演结果可靠 ,使信噪比有了一定提高     

随机地震反演在岩性油气藏储层预测中的应用

随机反演突破了地震频带宽度的限制,可获得高分辨率的地层波阻抗资料,具有纵向分辨率较高且不完全受井分布控制等优点。随机地震反演不仅可以获得高分辨率波阻抗资料,还可以得到伽玛、孔隙度等储层物性参数,具有更直接的岩石物理意义。实例应用表明,利用该方法得到的反演结果精度更高,储层预测效果更好。     

高分辨率层序格架约束的地震反演及应用

 在油藏勘探开发中,利用地震波阻抗反演技术预测储层空间分布特征,自应用以来发挥着非常重要的作用.特别是在油藏开发中后期,需要对薄层、薄互层等油层进一步开发时,该项技术显得尤为重要.尽管该方法以测井和地质等资料为约束,但依据传统的构造解释方法建立的初始构造模型不够准确,仍然无法降低地震反演的多解性,井间储层分布与后验井存在较大差别,预测出的薄层、薄互层及储层岩性的可信度较低.本文利用测井资料进行高分辨层序地层划分,依据单井合成地震记录将划分结果标定在地震剖面上,并完成各层序界面的地震层位解释,井震结合建立高分辨率层序地层格架.结果表明,将该地层格架作为初始模型进行测井约束的地震资料波阻抗反演,对不同旋回发育的薄层或薄互层储层,横向预测不会以一套厚储层呈现,提高了储层反演预测储层分布的精度.通过大庆长垣高台子油田中的具体应用,展示了高分辨率层序地层格架约束下的波阻抗反演技术在薄层、薄互层储层预测中的广阔应用前景.     

用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法

地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射 ,并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷 ,提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率 ,使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演 ,抛开了褶积模型的限制 ,也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的 ,所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释 ,可以直接描述储层的空间展布。     

一种定量地消除波速横向变化影响的三叉震相一维波速结构反演计算方案

通过数值模拟分析,定量讨论震源区附近高速异常、接收区附近低速异常以及目标区浅部局地波速异常对三叉震相反演一维波速结构的影响, 结果说明波速横向变化在传统的一维波速结构反演中会产生与异常体相同量级的波速异常假象。提出一种借助区域或全球层析成像结果定量地消除波速横向变化对利用三叉震相走时进行一维波速结构反演影响的解决方案。利用射线追踪法进行的测试计算表明, 提出的计算方法能有效地消除波速横向变化对计算结果的影响, 使得反演结果更接近于真实结构。     

基于波动理论消除表层多次波

基于波动理论和Berkhout的反馈模型,可通过反馈回路的物理系统产生包括多次波的地震记录,并可表示为一组第二类积分方程。首先通过原始记录与一次波的初始估计值(可以是炮记录本身)的空间褶积预测多次波,再用最小能量准则反演求得的表层算子的逆来标定多次波,最后从原始记录中将多次波消除。整个预测过程无须知道宏观速度场,增强了预测方法的适应性。为更好地消除表层多次波,应采用迭代反演的方法。理论模型试算和实际资料试处理的结果表明,该方法对表层多次波有较好的压制作用,一般只需2～3次迭代即可。其处理效果要优于拉冬变换法,对100炮左右的常规数据来说,一次迭代一般需要30min左右。     

宽频带重构反演在喇嘛甸油田北东一区萨尔图油层的应用

为了解决开发地震密井网区薄砂岩预测的难题,本文从喇嘛甸油田北东一区萨尔图油层研究出发,利用初始模型对波阻抗反演进行低频恢复,同时借助拟波阻抗重构反演进行高频补偿,从而实现了宽频带重构反演。重构后反演结果不仅能够识别出大于5m的厚砂岩,同时能够识别约2m的薄砂岩储层,通过准确定位垂向上砂体间接触关系、砂体的空间展布,最终完成井震联合沉积相修正,以此为薄砂岩剩余油研究提供了可靠的分析依据。     

基于深度加权的重力梯度数据联合相关成像反演

针对矿产勘查中相关成像反演存在的纵向分辨率较低的问题，提出了一种基于深度加权的重力梯度数据相关成像反演方法.通过联合多个重力梯度分量、引入基于先验信息的深度加权函数与地下空间分区加权等方法，提高反演的纵向空间分辨率.在数据试验中，利用立方体组合模型证实了提出的方法能够准确反演出目标体的空间位置，计算的密度数值范围与理论模型基本一致，且方法具有一定的抗噪能力.将反演应用于美国文顿盐丘地区的实测重力梯度数据，结果显示出的盖岩位置与已知地质资料相符，证明了本文方法具有可行性和实用性.     

基于深度学习算法不同数据集的地震反演实验

近年来，人工智能中的深度学习技术在地震数据处理、反演和解释领域显示出许多优势。以往的研究表明，深度学习与地震反演相结合的方法比传统方法更有效。利用深度学习技术有可能得到更高分辨率的结果，这对油藏开发至关重要。通过设计地质模型进行采样以获取不同大小数据集，基于卷积神经网络（CNN）研究了不同训练数据集的地震反演应用效果，实验表明，该神经网络的预测精度在一定范围内随训练集的增加而增加，得到了对神经网络模型构建的关键数据集大小占全数据集的比例。此外，通过对地震数据加入不同比例的噪声并对CNN进行训练，结果表明本文所设计的CNN具有良好的抗噪和泛化能力。     

基于BRDF订正的兰州地区春季气溶胶光学厚度反演实验

利用6S模式反演并分析兰州地区春季气溶胶光学厚度(AOD)分布情况,探讨了双向反射分布(BRDF)对气溶胶光学厚度反演结果的影响.结果表明:兰州地区2010年春季气溶胶光学厚度高值中心位于西工业区和城关区,最大值分别为0.46和0.31.不考虑BRDF时水面上空气溶胶光学厚度反演结果存在明显误差,经Walthall BRDF订正后,水面上空误差明显减小,说明经过Walthall BRDF订正后的6S模式适用于水面上空的气溶胶光学厚度反演.兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)站点(35.57°N,104.08°E)反演值和实测值比较表明,在无云晴天条件下,选用Walthall BRDF模式可以提高AOD反演精度.