中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会
基本信息
2021-05-21
2021-05-21
中国地球物理学会
会议文集
1. MEMS传感器在接地网无损检测中的应用研究
摘要： 接地网对变电站的安全运行至关重要,对接地网进行无损检测已是行业内亟待解决的问题.传统的电磁干扰法是把接地网的状态信息转化为磁场信号,利用线圈进行磁场信号的测量.然而体积庞大的线圈非常不利于检测仪器的微型化设计,而且难以实现多频磁场的定量测量.为了解决这一问题,本文创新性的将MEMS传感器应用于接地网的无损检测中,结合视磁阻抗法,对接地网不同腐蚀程度的埋地金属样品进行了视阻抗值测量,根据所测得的视阻抗值分辨出了埋地金属样品的腐蚀程度差异.本文基于视磁阻抗法原理,推导出了感应磁场下接地网腐蚀程度与视阻抗的对应关系,介绍了利用MEMS磁通门传感器进行接地网无损检测的方法;设计了埋地金属样品在竖直方向和垂直偏移距离方向传感器信号幅度的变化实验,并使用COMSOL有限元仿真软件对MEMS磁通门传感器的实测效果进行了仿真验证,结果表明MEMS磁通门传感器在接地网无损检测中具有较高的准确性和可靠性;此外,基于视磁阻抗法原理,在异频正弦电流的激励作用下,开展了接地网金属样品腐蚀程度检测的实验,获得了接地网金属样品的腐蚀状态信息.实验结果表明,MEMS磁通门传感器能够分辨出不同埋地金属样品的腐蚀程度差异,为后续的理论研究和样机开发打下了较好的基础.
提交时间：2021-05-21
2. U-Net与注意力机制结合的断层识别研究
摘要： 在油气勘探中,断层解释是研究构造的基础,也是地震资料解释的关键.断层形态与规模位置与展布对探究地壳构造变化油井定位油气运移通道或封堵意义重大.传统的断层解释方法通常辅以多种手段方法,以提高断层识别的准确性和可靠性.随着地震勘探技术不断进步,勘探仪器越来越精密采集数据量剧增,传统断层检测方法效率和效果逐渐降低.近年来,随着人工智能技术的迅速发展,国内外研究人员开始使用深度学习技术进行断层的检测较有代表性的是伍新明等提出的基于U-Net的三维断层检测方法,取得了较为良好的效果对于一些较复杂的构造及小断层,简单的U-Net不能取得满意的效果.
提交时间：2021-05-21
3. Walkaway VSP技术在特殊地质体成像中的应用效果
摘要： 随着油气勘探的深入,地震勘探目标区逐渐由简单地区向复杂近地表条件地区转移.由于地表及地下地质条件的特殊性,在复杂地区地震波场复杂、信噪比低,造成该地区深部地层特殊地质体不能准确成像.本文利用Walkaway VSP成像技术获得更精细准确的成像剖面,建立更加准确的复杂构造地区深部地层的构造模式,约束和优化地面地震处理过程中的构造模式,获得了更加准确的三维地震成像资料,通过综合地质研究,助推评价、开发井位部署.
提交时间：2021-05-21
4. 一种海洋地震节点数据切分方法
摘要： 本文介绍了一种对海洋节点地震采集数据进行切分,形成SEG-D/SEG-Y格式炮集或者道集的数据处理方法.利用QT语言开发节点数据切分处理软件,结合海洋节点采集数据特点,根据放炮时刻、节点记录的时钟漂移、姿态数据,按照炮集或道集对节点采集原始数据进行切分,在海洋节点施工中取得了良好的效果.
提交时间：2021-05-21
5. 三维大地电磁与体波联合反演:理论与合成测试
摘要： 近年来,利用多种地球物理观测数据的联合反演的研究较多,这些研究主要分为两类:一类主要基于岩石物性关系的联合反演,该方法对先验信息依赖较强,一类主要基于不同物性参数有相似边界的假设,提出了交叉梯度结构耦合法.已有研究表明在局部熔融或半熔融异常体、含水的裂隙或者断层,以及壳内滑脱层等特殊构造区域,电阻率模型与速度模型在三维结构分布上具有相似性.鉴于此,利用交叉梯度的结构约束方法,实现了大地电磁法与体波成像的三维联合反演研究,实现了两种方法的优势互补;通过复杂模型合成数据算例证明了联合反演算法的稳定性和可靠性,并对比单方法的反演结果,展示联合反演的优越性.
提交时间：2021-05-21
6. 偏移回线装置瞬变电磁法在近地表调查中的应用
摘要： 瞬变电磁法(TEM)为一种重要的时间域电磁勘探方法,广泛应用于地球物理勘探的各个领域.基于发射源的不同,瞬变电磁方法分为电性源和磁性源两类,其中磁性源瞬变电磁法(回线源)应用较为普遍,工作装置灵活,类型较多,常用的装置有中心回线、重叠回线、内回线法及大定源回线等(牛之链,2007),但偏移回线装置鲜有应用.在华南某盆地的表层结构调查研究中,瞬变电磁装置对比试验表明,在发射回线尺寸较小的条件(＜20m20m)下,中心回线装置出现了明显的极化效应,造成二次场的畸变;偏移回线源装置则不存在明显的极化效应,能够得到较准确的二次场.在该区的二次三维地震勘探中,全面地采用偏移回线瞬变电磁法,在表层火成岩调查中取得了良好的效果.
提交时间：2021-05-21
7. 分布式光纤声波传感系统记录的交通噪声的干涉处理分析
摘要： 分布式光纤声波传感技术(DAS)是近年来迅速发展的一种新型振动观测方法,具有高密度、低成本、适应恶劣环境、适宜长期监测等优点,已经在面波成像、反射成像、微地震监测等多个领域显示巨大潜力.交通噪声因其中包含丰富的高频面波信息,同时容易获取,是进行被动源面波成像分析的重要数据来源,在近地表勘查、监测中具有重要意义.利用DAS记录交通噪声进行被动源面波成像,可望实现对近地表横波速度分布的长期自动成像以及监测,具有巨大潜力.当前的DAS交通噪声处理中,记录数据分段后直接进行干涉处理并叠加,以获取面波格林函数.由于DAS交通噪声干扰强、波场复杂,往往需要几个小时乃至更长记录的噪声数据,以获取高信噪比的面波格林函数.这样过长的记录时间严重降低了被动源面波成像及监测的时效性,同时增加了数据采集处理的成本.
提交时间：2021-05-21
8. 国产节点地震仪器的发展现状
摘要： 地震勘探仪器是地球物理勘探的核心装备,伴随地震勘探技术的快速进步,每3～4年即可推出一代新设备.近年来,随着节点技术的发展和长期低油价形势的影响,国产节点地震采集系统得到快速发展,迅速应用于国内主要油气盆地勘探,且效果较好.同时在应用中暴露出配套支持设备不成熟、价格高、核心元器件受制于人等问题.本文简要分析了国产节点仪器面临的技术挑战及现存技术问题的根源,从电路设计、时间同步方法和功能拓展等方面探讨了节点仪器发展完善的具体方向,为下一代节点仪器的开发提供了技术参考.
提交时间：2021-05-21
9. 地球物理技术和地震预报
摘要： 本文阐述了地球物理技术在地震预报中的重要作用.认为地震预报是必要的、也是可行的.地震预报需要多取得信息,并认真确认前兆信息,应关注动物异常反应、慢地震以及地球深部活动,并发展这方面的地球物理观测的技术.关于地震成因关注地震能量的积累与释放过程,笔者认为地震预报有一个逐步深化的过程,立足于实践,致力于提高,边预报,边研究,边提高,在预报中学习预报,实践、理论、再实践,反复不断地循环,反复不断地提高,不要把地震预报实践和地震预报理论研究分割开来.地震预报必须遵循中央关于灾害问题的指示精神,沿着周总理指引的地震预报之路继续前行.文中介绍了一个由退休老教授组成的地震预报研究团队的一些工作,该团队主张采用加密观测,多信息综合观测,浅孔观测以及相关观测的方法,捕捉并确认前兆信息,目前主要观测信息包括极微震、次声、大气电场、地下温度梯度、低频地磁场扰动、磁偏角变化、地应变、重力场相对变化,以及地倾斜等,以后继续增加观测内容.笔者认为,地震的短期和临震预报的任务应落实到县、市,各县市负责预报本地区近期可能或不可能发生破坏性地震,上级专业部门和专家们给予指导和帮助.
提交时间：2021-05-21
10. 城市地面塌陷隐患精细探测方法研究
摘要： 近年来城市地面塌陷案例持续高发,已成为逐渐成为一个新的防灾重点,城市精细化治理和"韧性城市"建设面临新挑战.结合上海地区已发生的96起地面塌陷案例,进行影响因素及塌陷成因分析,在上海浅部砂层发育、地下水丰富等特殊地质条件下,在重力、降雨及外部荷载作用影响下,容易产生地面变形,导致城市地面塌陷发生.从地表、浅部土体及深部岩体等不同立体空间对象,综合运用三维雷达、管中雷达、隐患验证等方法,从"面"及"点"较系统实现了城市地面塌陷精细化探测及隐患排查识别效果,对上海地区安全韧性城市建设具有积极促进作用.结果表明,三维雷达探测深度和分辨率与天线发射的电磁波频率有关,高频信号分辨率高、但衰减快、可探测深度较浅,低频信号相对分辨率较低、但衰减较慢、可探测较深.不同三维雷达设备的有效探测深度存在一定差异,MALA MIRA200探测深度为2.5m～3.0m,ZRY-100A为1.3m～1.8m,MALA MIRA400型为1.0m～1.5m,且由于地下水位不同,同台设备不同季节探测深度相差约0.5m.相关研究成果有助于城市塌陷灾害精准防控和城市安全管控.
提交时间：2021-05-21
11. 基于Android平台的192道自然电位仪测控软件开发
摘要： 自然电位法在硫化物金属矿床、石墨矿床、确定地下水流向、考古、地震预报、火山爆发预报等方面有着重要作用[1].该方法不需要人工电场,是一种被动源勘探技术[2].为了满足192道自然电位仪器的多通道切换、便携性、智能化、实时性、低功耗的发展趋势[3],设计了基于Android操作系统的192道自然电位仪采集控制软件.
提交时间：2021-05-21
12. 基于CEEMD排列熵的探地雷达图像去噪方法研究
摘要： 针对探地雷达(GPR)探测地下空洞时受到各类噪声干扰的影响,造成难以提取地下空洞目标的问题.为得到较好的去噪效果,便于探地雷达图像的后期处理,故提出一种新的基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与排列熵(PE)相结合的去噪方法.本方法有两个核心,首先是以互补集合经验模态分解为核心,其次是以排列熵的差分进行自适应选取本征模态函数(IMF)分量为核心.总体的算法是首先将探地雷达图像信号逐道分解成不同的IMF分量,然后对各个本征模态函数分量进行排列熵值计算,进而计算排列熵的二阶差分,以此来获取分割阈值,从而选取出目标本征模态函数分量,从而对目标本征模态函数分量进行重构,最终可得到去噪后的探地雷达图像.为量化探地雷达图像的去噪效果,将选取均方根误差(RMSD)和信噪比(SNR)作为去噪效果评价指标.通过有限时域差分法(FDTD)正演模拟仿真结果表明,在本方法与传统的互补集合经验模态分解结合排列熵方法的比较下,本方法的均方根误差最小,信噪比最高,说明本方法的失真最小以及去噪效果最好.本方法不仅可以得到较优的去噪结果而且保留住探地雷达图像中的空洞目标信号的细节特征,还具备较强的自适应性,因此可以为探地雷达图像去噪方法研究提供可靠有效的依据.
提交时间：2021-05-21
13. 基于CNN-GRU混合神经网络的测井曲线预测方法
摘要： 在测井解释中,重要工区的某些井位可能出现部分层段测井曲线缺失,因此需要在已知层段测井曲线基础上对未知层段测井曲线作出预测.近年来,一些学者利用全连接神经网络(FCNN)、长短期记忆网络(LSTM)等深度学习方法为测井曲线预测提供了新思路.提出了利用卷积神经网络(CNN)和门控循环单元网络(GRU)组合而成的CNN-GRU神经网络进行测井曲线预测.CNN能高效地进行局部特征提取,GRU是对LSTM的一种改进模型,在保持了长期记忆功能的基础上,能更加快速地对测井数据进行处理.构建CNN-GRU神经网络模型如图1图中,x表示输入数据,Z1、Z2、Z3为CNN-GRU神经网络单元,O1、O2、O3为反向的GRU输出,O4、O5、O6为全连接神经网络输出,y为理论输出,O为模型输出值.
提交时间：2021-05-21
14. 基于Cole-Cole模型的冰水介质瞬变电磁响应研究
摘要： 不同物态下,水的电性参数有很大差异,极地地质勘探研究多是通过电阻率差异对冰雪水等介质进行区分,为了实现通过介电性差异分辨冰雪水介质的可能性,本文基于瞬变电磁法理论,引入Cole-Cole模型.Cole-Cole模型多用于模拟岩矿石介质的极化效应,为了验证其在反演冰和水等介质的瞬变电磁响应中的适用性,本文采用遗传算法提取Cole-Cole模型的参数,进行建模仿真,推导中心回线一维层状介质瞬变电磁响应的表达式,分析不同Cole-Cole模型谱参数对瞬变电磁响应的影响.通过反演提取出冰层厚度和极化率与实际值进行对比,冰层厚度的反演误差可达到0.74％,验证了可以利用Cole-Cole模型通过介电性差异区分冰和水等介质.本文的研究和分析结果有利于加深极化效应对瞬变电磁响应影响特征的了解,并为极地勘探方法提出新的可能性,为不同物理状态下的水的分辨方法提供新思路.
提交时间：2021-05-21
15. 基于GPS的地面电磁仪器恒温晶振实时校正方法
摘要： 全球定位系统(GPS)是基于卫星的导航系统,在具有四颗或更多卫星下能够向地球表面或者近地球表面提供准确的地理和时间信息.现在民用基于GPS的模块在无遮挡的条件下可以提供时间精度在20ns以内的秒脉冲(PPS)信号,PPS信号具有长期稳定性.恒温晶体振荡器简称恒温晶振(OCXO),是利用恒温装置使石英晶体谐振器的温度保持稳定,将由周围温度变化引起的振荡器输出频率变化量减小的晶体振荡器,OCXO通常有一个电压控制管脚用来调节恒温装置的温度,进而实现对OCXO输出频率的控制,OCXO的频率输出具有短期稳定性.利用PPS的输出长期稳定性对恒温晶振(OCXO)的输出进行校正,在由若干个PPS产生的闸门时间T内对恒温晶振的输出进行测频,获取测量值和真值之间的差△f,根据T和△f通过恒温晶振的压控管脚对其输出频率进行调节,能够有效提高恒温晶振的输出精度和稳定性.
提交时间：2021-05-21
16. 基于Hilbert-Huang变换的自适应测井曲线滤波方法
摘要： 去除测井曲线中的毛刺干扰对测井资料解释工作和地质导向工作都有重要作用.传统的中值滤波方法和近年来的Hilbert-Huang变换(HHT)方法都需要人为指定处理参数,不同的参数会改变曲线的信噪比和地层分辨率,干扰后续工作.本文提出一种基于HHT的测井曲线自适应滤波方法,利用测井曲线和随机噪音内部模态函数(IMF)的平均周期以及平均能量之间的分布规律,确定出原始测井曲线的噪音IMF分量,进而重构出滤波后的曲线.基于某油田的自然伽马曲线处理结果表明,该方法可以客观有效地确定测井曲线的噪音成分,提高测井曲线滤波的准确度和效率.
提交时间：2021-05-21
17. 基于LSTM循环网络的MT时间序列去噪可行性分析
摘要： 大地电磁测深法(MT)利用天然电磁场作为场源,信号弱、频带宽,实测数据常常包含人文干扰,如何降低和分离大地电磁观测数据中的干扰是MT数据处理的关键.阶跃噪声作为一种常见的随机干扰,传统的时频分析和去噪方法难以达到理想的去噪效果.因此,开发针对阶跃噪声去噪方法具有实际意义.循环神经网络(RNN)作为一种针对序列数据特殊的神经网络,它具有与传统网络不同的循环结构,能够灵活地使用相邻数据的信息并确定输入与标签之间的对应关系,具备较强的时间域噪声去噪潜力.选用RNN中的长短时记忆循环神经网络(LSTM)对大地电磁数据序列去噪进行了探索性分析.首先分析了包含高斯随机信号与阶跃噪声的合成时间序列噪声分离效果,网络结构采用以LSTM网络为核心的解码器与编码器,训练算法采用对大型数据处理能力以及计算效率较为理想的Adam算法.训练完成后对含阶跃噪声的实测MT序列进行测试,测试原始数据为缅甸北部一个干扰极低的AMT测点低频段数据(采样频率为150Hz).测试方法为在Hx道数据中人工加入阶跃噪声,将实测AMT序列与阶跃噪声合成序列生成数据集,利用一个测点的数据作为训练集,另外一个测点的数据作为验证集,含阶跃噪声的实测信号作为网络输入,模型的期望输出为阶跃噪声的时间序列,通过含噪声合成序列与训练阶跃序列求差实现去噪分析.
提交时间：2021-05-21
18. 基于SVM迁移学习模型的地震震相自动识别与到时拾取
摘要： 作为研究固体地球介质中地震发生规律、地震波的传播规律以及地震的宏观后果等等的综合性科学,很多地震学问题都依赖于对地震震相的准确识别.随着地震台站的增加,其记录的观测数据量十分庞大.面对如此庞大的天然地震观测数据,人工震相识别已难以高效的处理,此时高效的进行地震数据处理显得非常重要.在地震学的发展探索中,学者提出了很多地震自动识别的方法,如自回归,长窗口等,也有学者结合多种方法进行识别.然而,目前尚缺乏能够在不同的震源环境、震中距范围以及噪声背景下进行地震震相的一致性检测与判断,包括后续对P波与S波初至的识别与拾取.
提交时间：2021-05-21
19. 基于优化最小二乘配置法的多源海洋重力数据融合
摘要： 本研究随着海洋信息化的不断发展,数据整合在深入挖掘数据价值、提高数据应用程度等方面具有重要意义.海洋重力作为研究海洋地质构造、探查海洋资源分布的重要基础数据,随着重力测量技术的发展,已形成了船载、航空、卫星等全方位的测量体系,数据日益丰富和多源化.为准确反应海洋重力场特征,形成一套可靠实用且分布连续的重力整合数据,需对这些存在差异的多源重力数据进行有效地融合,在融合过程中尽量消除由这些差异所带来的矛盾,从而提高数据的精度和可靠性.
提交时间：2021-05-21
20. JW-8地下电磁波层析成像系统
摘要： 随着地下电磁波层析成像技术应用领域的不断扩大,对地下电磁波法的探测能力提出了更高的要求.依托国家"863"计划课题,研发了深井电磁波大功率发射、高灵敏度接收及耐高温高压技术,开发了面向资源勘查等领域应用的大深度大透距JW-8D、面向城市地下空间探测及水工环勘查应用的JW-8Q、面向坑道勘查应用的JW-8K地下电磁波层析成像系统,形成系列化新产品.地下电磁波层析成像系统是一套由数据采集系统和数据处理解释系统组成的从数据采集到实时数据处理解释成图一体化的智能系统,其组成框图见图1.数据采集系统(图2)包括钻孔发射机、钻孔接收机、绞车和地面仪器;数据处理系统(图3)包括数据整理、数据预处理、模型正演分析和层析成像解释.
提交时间：2021-05-21