瑞雷波频散曲线的深度学习反演方法

瑞雷波频散曲线反演是获取地表横波波速的关键步骤, 现有线性反演方法的效果取决于初始模型的选择, 非线性反演也存在效率低、多解等问题.为了进一步提高瑞雷波频散曲线反演的速度与精度, 受深度学习卓越非线性映射能力启发, 本文提出了瑞雷波频散曲线的深度学习反演方法.文中首先基于近地表速度结构的遍历属性和演化特征的有序性, 提出了约束马尔科夫决策的样本数据构建方法; 然后设计了一种卷积神经网络衔接长短时记忆网络的混合网络结构(CNN-LSTM), 用于构建频散序列数据到速度结构的非线性映射关系, 该网络结构包含了3个局部特征学习模块和1个长短时记忆层; 再利用样本数据对混合网络进行训练; 最后进行反演预测.理论模型试验的频散曲线在无噪与含噪情况下, 拟合的平均相对误差分别不超过5.6%和8.9%, 表明本文所提方法具有较高的计算精度和良好的鲁棒性.最后, 将本文方法应用于2008年汶川M_W7.9地震白鹿镇同震地表破裂带的瑞雷波勘探中, 为其浅表同震变形的局部化效应提供了科学约束.

     

基于粒子群算法的瑞雷波频散曲线反演研究

瑞雷波频散曲线反演的本质是对目标函数求极值的过程.传统的线性局部反演算法容易陷入局部极小值,增加了反演结果的不确定性.粒子群算法作为一种全局非线性优化手段,能够保证各搜索空间内局部寻优的同时,逼近全局最优,保证迭代反演的收敛性.建立含软夹层型地层模型,正演计算得到理论频散曲线,采用粒子群算法反演得到的横波速度与模型高度吻合.同时,在理论频散曲线中加入10%的高斯白噪声,粒子群算法的反演结果仍然具有很好的可靠程度.通过对实测频散曲线的反演表明:粒子群算法在含软夹层型地层的横波速度探测中相对于最小二乘法优势明显,具有很高的应用价值.     

利用改进的F-K变换法提取瑞雷波的频散曲线

瑞雷波成像能够有效的探测近地表的横波速度结构,准确的提取瑞雷波的频散曲线是该技术的关键.F-K变换法是一种常见的提取频散曲线的方法,然而传统的F-K变换法由于受到震源频带范围和介质滤波作用的影响,计算的频散能量通常集中在较窄的频带范围内,其余频带的能量受到压制,因此提取出的频散曲线频带范围较窄,高阶模式不易识别,为了克服这种缺陷,我们提出一种改进的F-K变换法,提高了该方法提取高阶模式频散曲线的能力.在本文中,我们首先介绍了改进的F-K变换法的原理与计算步骤,然后分别利用传统的和改进的F-K变换法对理论模型正演模拟和实际采集的瑞雷波数据进行处理,将两种方法得到的频散能量图进行对比,结果表明改进的F-K变换法能够呈现出分辨率更高的频散信息,保证了高阶模式频散曲线的有效提取.     

多模式瑞雷波频散曲线的粒子群反演方法研究

通常情况下对于瑞雷波频散特性的讨论和分析主要针对其基阶模式.实际上,对于某一给定频率,可能会有多个不同相速度满足频散方程,即存在高阶模式.为了获得更精确的横波速度信息,应适当地在反演过程中加入高阶模式的频散曲线.本文从简单的三层层状介质模型出发,利用频散函数的正演计算得到多模式的频散曲线,并采用改进的粒子群算法分别对基阶模式和多模式频散曲线进行反演.研究结果表明:多模式频散曲线的反演结果相对于基阶模式而言,可靠性和分辨率在一定程度上得到了很大的提高.     

基于萤火虫和蝙蝠群智能算法的瑞雷波频散曲线反演

反演瑞雷波频散曲线能有效获取地层横波速度和厚度.但由于其高度的非线性、多参数、多极值等特点,传统的全局搜索方法易出现收敛速度慢、早熟收敛及搜索精度低的问题.鉴于此,本文提出并测试了基于萤火虫优化算法（FA）和带惯性权重的蝙蝠优化算法（WBA）的新的瑞雷波频散曲线反演策略.在瑞雷波频散曲线反演中,FA全局搜索能力强,但后期搜索精度低,而WBA局部搜索能力强,搜索精度高,但易出现早熟收敛.故本文将二者结合,提出了一种新的优化策略,称其为WFBA,即在反演前期使用FA,后期使用WBA,很好地解决了FA后期搜索精度低及WBA早熟收敛的问题.本文首先反演了三个典型理论模型的无噪声、含噪声的数据,验证了WFBA对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性.然后将WFBA与WBA、FA单独反演以及不含惯性权重的FBA和粒子群优化算法（PSO）反演的结果进行了对比,说明了WFBA相对于WBA、FA、FBA和PSO具有更稳定、收敛速度更快、求解精度更高等优点.最后,反演了来自美国怀俄明地区的实测资料,检验了WFBA对瑞雷波数据反演的实用性.理论模型试算和实测资料分析表明,WFBA很适用于瑞雷波频散曲线的定量解释,具有很高的实用性价值.

     

改进的等效半空间法及瑞雷波频散曲线反演

层状模型的理论频散曲线表明,层状模型表面瑞雷波同一频率对应的相速度具有多值特点,这就是所谓的瑞雷波多阶性. 面波的多阶性导致了实测频散曲线的复杂性,当地层中存在软弱夹层时这一问题尤为突出,从而给实测频散曲线的解释带来了困难. 本文从工程实用的角度出发,根据等效半空间理论,提出了一种计算理论频散曲线的新算法——改进的等效半空间法,避开了面波多阶性这一复杂问题. 由此方法计算得到的面波相速度并不同于某个具体阶数的面波,而是对多阶面波的综合反映. 按照改进的等效半空间法编制了拟合反演程序,并在工程中进行了运用,取得较好的效果.     

四种典型地层的瑞雷波“之”字型频散曲线数值模拟研究

虽然MASW技术已经广泛地应用于地基检测中,但由于缺少大量理论指导,特别是数值模拟方面的研究,其应用受到限制.本文基于有限元软件LS-DYNA,通过数值模拟研究了四种典型地层（递增型地层、含软弱下伏层地层、含软弱夹层地层和硬夹层地层）由MASW方法提取的瑞雷波频散曲线的“之”字型特征.发现对于递增型地层,频散曲线不会出现“之”字型,对于其他三种地层,频散曲线则会出现不同类型的“之”字型,其中含软弱夹层地层“之”字型的位置和尺寸与软夹层的位置和层厚有较好的对应关系.本文的研究结果为实际工程中利用瑞雷波频散曲线的形状判定地层类型和软弱夹层位置提供了重要参考.     

基于改进海洋捕食者优化算法和瑞雷波频散曲线的近地表地层参数反演

面波勘探是获取近地表地质结构的重要手段,利用瑞雷波频散曲线可以反演得到地层横波速度和厚度或泊松比等参数.本文提出了一种新的优化策略来处理瑞雷波频散曲线的反演问题.改进海洋捕食者算法（ACMPA）是一种改进混沌初始化,引入自适应步长和精英竞赛机制优化的反演算法.采用混沌映射进行种群位置初始化,提高初始化种群位置的质量;加入自适应函数,增强全局搜索能力;引入精英等级制度,避免算法陷入局部极值点,从而从局部和全局寻优进行优化,提高反演的收敛速度.通过正演模拟和实测数据进行测试分析,证明了改进的海洋捕食者优化算法的有效性与稳定性.该方法可以利用瑞雷波频散曲线信息反演得到近地表地层的介质参数,其收敛精度和收敛范围明显优于其他优化算法,具有较强的应用前景.

     

面波频散曲线提取方法对比分析

高频面波方法是以瑞雷波和勒夫波为研究对象,在水文、工程和环境研究中具有广泛的应用,其主要思想是利用面波的频散特性来反映浅层地质问题,提取高质量的频散曲线成了面波勘探中的一个重要步骤.本文通过对理论模型研究说明,利用τ-p变换与F-K变换两种方法均能有效地进行频散能量成像,其效果在高频范围差别不大,在低频范围F-K变换提取频散曲线更为精确;与瑞雷波记录相比,勒夫波记录信噪比较高,通过对同一地区采集的瑞雷波和勒夫波进行频散分析可知,瑞雷波记录频散能量成像效果差,频散能量出现间断、跳跃的现象,而勒夫波记录频散能量连续、集中,相速度分辨率较高,提取频散曲线简单清晰,可为反演地表横波精细速度结构提供更好的频散曲线数据.     

微动中多模式面波频散曲线的映射式提取方法

为了避免微动勘探技术中因忽略高阶模式瑞雷波而影响反演精度的不足,提出从微动面波中提取多模式瑞雷波频散曲线的映射式方法.该方法从微动信号入手,首先通过相关法提取多半径台阵的相关系数曲线,然后建立从多条相关系数曲线到多模式瑞雷波频散曲线的映射模型,最后采用分区拟合准则优化实现模型结构,达到提取微动面波中多模式瑞雷波频散曲线的目的.为验证方法的有效性,通过有限差分方法数值计算实际近表面应用中三种常见典型地质结构中的微动信号,采用映射式方法提取微动面波中多模式瑞雷波频散曲线,将提取结果和理论值进行对比分析.结果表明,映射式方法提取微动面波中多模式瑞雷波频散曲线可以满足反演地质结构的要求.     

利用多重滤波方法提取面波频散曲线

多重滤波方法已被证明在分析面波的频散特性时是一种有效而快速的方法。本文用单个台站的单次地震事件记录,应用MFT(Multiple Filter Technique)方法提取了内华达地区的面波频散曲线并分析了其特征,认为其具有大陆基振型瑞利波频散曲线的典型特征。还利用广义反透射系数法快速计算了瑞利面波频散曲线,尤其是基阶瑞利波相速度及群速度频散曲线;并且在由振型叠加方法合成的理论地震图的基础上,通过比较理论频散曲线和MFT方法得到的频散曲线,研究了多重滤波的可靠性。     

基于时频分析方法提取瞬态瑞利波频散曲线

作为一种无损浅层勘探方法,瑞利波越来越多地应用于地震工程、环境工程及岩土工程测试中。其中,一项重要的工作是提取瑞利波的频散曲线。根据激振方式不同,瑞利波勘探可分为稳态法、瞬态法和地脉动台阵法。基于相位谱法提取瞬态瑞利波的频散曲线,一般将两通道瑞利波的相位差限制在2π之内,因此限制了两拾振器之间的布点距离。本文利用时频分析方法,分析了瞬态瑞利波法频散曲线的提取方法,避免了对相位差的限制。数值试验结果表明,采用时频分析方法提取到的频散曲线具有较高的精度。     

横向非均匀介质多道瑞雷波频散曲线正演

作为近地表横波速度结构成像的主要手段之一,面波多道分析法的正问题研究对现场观测系统设计及后续反演计算具有重要意义.目前面波频散曲线的正演主要分为两类:一是对水平层状介质中面波的本征值问题进行求解,该类方法计算效率高但较难考虑地下介质在横向上的不均匀性;二是基于波动方程的全波场模拟,该类方法在理论上可考虑任意复杂的地质模...     

利用SPAC方法提取环境背景噪音中的高阶频散曲线

1 研究背景及意义 利用环境背景噪音发展的微震勘探方法是一个非常便利又适合于常规地震方法难以实现的地区,如城市等环境容易遭到破坏的区域.现在此方法已经得到了广泛的应用.在由背景噪音求取面波相速度的方法中,以空间自相关法和频率-波数法应用的最为广泛,但是这两种方法均假定背景噪音为稳定随机过程,主要是由基阶的Rayleigh面波构成,因而只能够提取基阶的频散曲线对地下浅层结构进行反演,这对模型的约束性比较弱.     

基于图像分析的双台面波相速度频散曲线快速提取方法

双台波形的互相关方法是面波相速度频散曲线提取的一种常用方法。传统的方法精度不高,效率较低。本文提出了一种基于图像分析的频散曲线快速提取方法,采用图像显示互相关振幅矩阵,且提出了快速追踪整条频散曲线的算法,并用Matlab编写了交互式的处理软件。基于这种方法编写的资料处理软件提高了双台相速度频散曲线提取的速度和精度,为大批量处理地震数据资料提供了坚实的软件基础。基于图像分析的方法可以更为清晰地展现出双台问的面波频散曲线的特征,对频散曲线的识别和分析也提供了更为有效的研究工具。     

瑞雷波频散函数的快速算法

Knopoff的瑞雷波频散函数快速算法存在上下限溢出和有效数字损失的缺陷,Schwab对该算法作了"归一化"和"细分层法"两项改进,也只是部分地控制了计算溢出,作者针对Knopoff和Schwab算法上存在的缺陷提出了二次归一化算法,有效地解决了瑞雷波频散函数快速算法所存在的计算溢出及计算的高频上限欠低的问题.     

高铁地震面波相速度频散曲线提取

为了充分利用高铁地震信号中的面波信息,本文将双台法和旋转法等面波相速度提取方法应用于高铁地震模拟记录,尝试提取基阶瑞利波与勒夫波相速度频散曲线.通过分析以高铁高架桥的桥墩为源的高铁波场干涉特征,给出了适用于高铁地震波场的面波相速度校正方法;通过数值实验,证明了方法的有效性.     

广义S变换在瑞利波频散曲线提取中的应用

虽然一些时频分析方法已经被用于频散曲线提取中,但是它们自身时频窗的缺陷使的所得频散曲线信息缺失或错误.本文首次尝试利用广义S变换分析瑞利波的频散特性.以半空间模型为例确定方法的可行性,频散曲线变化准确反映地层变化情况.不同炮检距设置对频散曲线有一定影响,采用大于勘测深度,小于4倍勘测深度可以得到较稳定的结果.最后,为了得到更加光滑稳定的频散曲线,提出了一种基于多道瑞利波的改进方法.用此方法对四种典型地层模型下的多道瑞利波数据进行分析,得到频散曲线光滑稳定,且比理论频散曲线和基于单道法获得频散曲线更能准确反映地层变化情况.这就为瑞利波勘探中的反演解释提供了更可靠依据.     

从背景噪声提取瑞利面波频散曲线——方法与应用实例

利用地震背景噪声提取台站间的面波频散信息,进而进行地下结构研究是目前地球物理学的研究热点之一。本文详细介绍了该方法的发展历程,并以流动台阵和固定地震台站数据为例给出了较为详细的噪声数据处理过程,重点阐述了如何利用地震背景噪声提取瑞利面波的频散曲线。此外,对基层科研人员如何更好地应用固定台站数据资料的技术细节问题给出了具体解决方案。     

从背景噪声提取瑞利面波频散曲线——方法与应用实例

利用地震背景噪声提取台站间的面波频散信息,进而进行地下结构研究是目前地球物理学的研究热点之一.本文详细介绍了该方法的发展历程,并以流动台阵和固定地震台站数据为例给出了较为详细的噪声数据处理过程,重点阐述了如何利用地震背景噪声提取瑞利面波的频散曲线.此外,对基层科研人员如何更好地应用固定台站数据资料的技术细节问题给出了具体解决方案.