【摘 要】
：
利用地震波形资料来反演地球内部结构是地震学成像领域最先进的反演方法之一,为了克服噪音和非线性对反演收敛速度的影响,需要选择满足一定条件的地震波形时间窗口进行反演。然而传统的时窗拾取方法已不能满足海量数据反演时的效率要求,需要发展更加智能、高效的波形拾取方法。近年来,人工智能技术在各个领域都得到广泛的应用。基于神经网络对数据特征的学习能力,本文采用了一个全卷积神经网络,用以自动拾取复杂的地震波信号。
论文部分内容阅读
利用地震波形资料来反演地球内部结构是地震学成像领域最先进的反演方法之一,为了克服噪音和非线性对反演收敛速度的影响,需要选择满足一定条件的地震波形时间窗口进行反演。然而传统的时窗拾取方法已不能满足海量数据反演时的效率要求,需要发展更加智能、高效的波形拾取方法。近年来,人工智能技术在各个领域都得到广泛的应用。基于神经网络对数据特征的学习能力,本文采用了一个全卷积神经网络,用以自动拾取复杂的地震波信号。我们从实际勘探地震数据中选择了37960条地震波形数据样本,每个数据样本重采样为4992个采样点。先通过使用基于长短时窗比（STA/LTA）的传统方法（PYFLEX软件）标记波形的时间窗口位置,再经过人工手动优化样本标记结果,从而生成网络训练的数据集。我们搭建了36个卷积层,其中有7个降采样部分和7个上采样部分,经过1000次迭代训练之后我们的网络可以达到较好的识别效果,而且预测每条地震记录相比于传统方法快大约10000倍。面对百万级的勘探地震数据样本,我们的方法比传统方法具有不可比拟的优势,这将为全波形反演方法中的时间窗口选取提供更高效的技术支撑。
其他文献
松辽盆地德惠断陷是区域重要的油气勘探目标,发育碎屑岩和火山岩两类储层,储层形成机理不清楚,限制了勘探部署。本文对这两类储层的岩石学特征、物性特征及其影响因素进行了研究。德惠断陷碎屑岩储集性能中等,除边缘区外,粉-细砂岩、砂砾岩占比约为30%。强烈的成岩作用严重降低孔隙,导致研究区碎屑岩储层的储集性能变差。相比而言,表生成岩作用对储层储集性能起改善作用,但次生孔隙的增量低于成岩作用导致的原生孔隙减量
流体在自然界中无处不在,对地球圈层内的物质循环和关键金属元素的活化和富集有着重要影响。对流体中组分的地球化学行为及热动力学性质的认识是研究热液成矿过程的基础。随着新能源汽车和移动设备的兴起,锂金属逐渐成为一种关乎国家未来发展的战略金属。近年来,越来越多的研究指出锂矿化与热液成矿过程密切相关。热液流体中富含的阴离子配体对于地质体中金属元素的萃取,迁移和富集过程至关重要。传统地球化学实验很难获取流体组
湖泊富营养化带来的蓝藻水华问题,是当下湖泊生态治理重点。太湖和巢湖是我国典型的两大富营养化淡水湖泊,其蓝藻水华暴发机制也是很多相关学者研究的重难点,其中包括从水温、营养盐、水力工程等角度探究其成因,但目前仍没有完全阐明。蓝藻群体附生细菌是蓝藻水华发生发展中必不可少的物质循环者、能量转化者和信息传递者,与蓝藻关系密切。因此,深入认识蓝藻群体附生细菌群落结构组成的稳定性和动态变化,对理解蓝藻-细菌相互
邻苯二甲酸二丁酯（Di-n-butyl phthalate,DBP）是聚氯乙烯塑料中最常用的增塑剂,也是一种典型的环境内分泌干扰物,可以穿过胎盘屏障导致胚胎期的暴露,影响神经系统和生殖系统的发育。DBP入血之前经过胃和小肠代谢为邻苯二甲酸单丁酯（mono-n-butyl phthalate,MBP）,MBP是DBP暴露后引起不良反应的主要活性物质。胚胎期DBP暴露与男性生殖和发育异常密切相关,然而
土壤中的多环芳烃（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs）通过多种途径进入人体,无意识的口腔摄入为主要途径之一。起初人们基于土壤污染物的总量进行风险评估,结果往往高估健康风险。而胃肠液中生物可获得性部分的污染物才有可能被机体吸收进入血液循环产生生物毒性,因此亟需基于生物可获得性对摄入PAHs污染土壤进行准确的人体健康风险评估。近年来,研究人员将体外胃肠模拟法用于