-
公开(公告)号:CN115903018A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211276137.0
申请日:2022-10-18
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法,该方法包括获取原始地震数据;互相关原始地震数据中的背景噪声,得到走时数据;构建人工神经网络,基于程函方程构建包含物理约束的损失函数,并将损失函数添加至人工神经网络;基于训练数据训练人工神经网络,得到初始神经网络模型;获取目标区域的目标地震数据,基于初始神经网络模型处理目标地震数据,得到目标区域的地下速度结构信息。本申请实现了运用物理信息神经网络结构的思想结合程函成像可以有效避免非线性反演中的迭代过程,并且一次训练就可以直接获得期望的地震波速度参数。
-
公开(公告)号:CN116165706A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202211282981.4
申请日:2022-10-19
Applicant: 南方科技大学
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种基于背景噪声面波双波聚束的地下结构成像方法,包括基于原始地震数据计算台站对间的互相关函数;选取双波聚束计算参数,基于双波聚束计算参数确定源聚束和接收聚束;设置局部相速度和方位搜索范围,将位于源聚束和接收聚束内的互相关波形校正并叠加至聚束中心点,并搜索叠加波形的包络线最大能量谱所对应的最优测量结果;移动源聚束和接收聚束,得到多组所述最优测量结果,基于各最优测量结果生成相速度图,并按照弱各向异性介质拟合生成方位各向异性信息。本申请在密集地震台阵的两个子阵列之间进行局部相速度和方位角搜索直接提取局部的地震波场特征,无需反演计算,避免了传统背景噪声成像中各种假设和中间过程所带来的误差。
-
公开(公告)号:CN115935142A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211291835.8
申请日:2022-10-21
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F30/23 , G06F18/24 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种基于短周期密集台阵城市背景噪声的成像方法及装置,方法包括:获取与短周期密集台阵对应的背景噪声信号,并对背景噪声信号进行预处理;对处理后的背景噪声信号进行频域相关计算,得到瑞雷波相速度以及衰减参数;基于瑞雷波相速度对预设初始模型进行迭代反演训练,并得到剪切波速度;根据剪切波速度以及衰减参数进行绘图处理。通过对短周期密集台阵功率谱的频域相关计算,基于最小二乘法拟合得到相应的瑞雷波相速度、衰减系数及介质各向异性结构信息,并对瑞雷波相速度和衰减系数的反演计算以得到地下剪切波速度结构,有效避免了传统短周期密集台阵计算方法在时间域计算格林函数的复杂和信噪比低的缺陷。
-
-