简介：地层品质因子Q反映了地层对地震波吸收衰减的强弱,是油气检测的重要指示因子,准确提取Q值十分重要。本文根据地震子波能量衰减特征,提出基于子波衰减前后能量比的Q值提取方法。该方法是综合利用多点信息估算子波能量,规避了常规Q值方法（如质心频移法）对地震子波谱的假设,适用于任意波谱形状,但对资料的保真度要求较高。VSP正演模型测试发现,在非固有衰减（如几何扩散、反射透射损失等）得到准确补偿的前提下,能比法能较好地反演地层Q值。实际零偏VSP资料应用表明,能比法提取的Q值趋势与谱比法基本一致,具有一定的可信度。

简介：Q因子估算是近地表吸收补偿提高地震记录分辨率最为重要的基础工作之一。我们采用了一种新的井地联合地震数据采集方式减小检波器耦合对Q因子估算的影响。在以激发井为中心的圆周上,按照井下检波器的设计深度,布置多口深度不同的接收井,将检波器直接安置在每口井的井底,以消除常规井间观测方式造成的检波器与井壁耦合对Q因子估算的影响。在此基础上,我们提出了一种不受激发影响的Q因子层析反演方法,利用模型数据就该方法的稳定性和可靠性进行了测试分析。使用两个不同的地震频带对大港油田实际近地表观测数据进行了吸收反演,反演结果表明,近地表的吸收系数远大于地下地层的吸收系数,近地表吸收补偿对于提高地震资料分辨率具有重要的现实意义。另外,两个频带反演得到了不同的Q因子,这在一定程度上支持了Q因子对频率依赖性的认识。

简介：为了探明介质的非完全弹性对瑞利型槽波传播的影响以及利用瑞利型槽波品质因子QR反演煤层碳化程度、裂隙、煤层厚度等煤层属性,在本文中,我们将复速度引入瑞利型槽波频散方程,计算了煤层瑞利型槽波的品质因子QR曲线;采用控制变量法,分析了瑞利型槽波品质因子QR随煤层厚度、煤层纵横波品质因子以及围岩纵横波品质因子的变化规律。研究表明:瑞利型槽波品质因子QR曲线与群速度曲线变化趋势一致;埃里相（Airy-phase）频率附近瑞利型槽波的品质因子QR最小,且埃里相频率随煤层厚度增加而减小;瑞利型槽波品质因子QR随煤层横波品质因子QS2的增大而增大。利用瑞利型槽波品质因子QR曲线可以实现对瑞利型槽波的吸收衰减进行补偿、对煤层厚度进行预测以及岩性成像。更多还原

简介：在地震波场数值模拟中，为了消除由人为边界产生的边界反射，需要引进边界吸收条件。本文从声波方程完全匹配层吸收边界的经典方法出发，基于高斯函数任意阶光滑的特点，提出了一种高斯型衰减因子，分析比较该因子与一般衰减因子的性质，并基于均匀与层状速度模型分别进行了数值模拟计算。数值结果显示，当选择相同的PML边界吸收层层数时，高斯型衰减因子的吸收效果明显优于一般的衰减因子，边界反射更少，信噪比更高；对比最近提出的正弦型衰减因子，在信噪比接近的情况下，高斯型衰减因子所需的PML吸收层层数更少。

简介：本文介绍了在B隧道勘查中应用高分辨电磁成像技术探测隐伏构造的一个成功实例.数据采集采用高频电磁成像系统(STRATAGEMEH4,频率范围从1Hz到90kHz).野外采集正交的电磁场分量,从地磁成像剖面中提取目标体有关电磁学信息.为获取高质量的采集数据,野外采用包含天然场源和全张量可控源的混合场源.B隧道坐落在位于中国中部的湖北省的西部,隧道埋深不到200m,但区域地质作用导致它的地质机构十分复杂.第一次勘查过程中,勘探人员误把一个脱落体的露头当成基岩面,施工过程中出现了冒顶.第二次勘探时采用高分辨电磁法和折射地震法,这次勘探找到了隐伏的基岩面和一个隐伏断裂.勘探结果与后来隧道挖掘揭示的构造吻合.

简介：基于PetrJilek正交各向异性介质中的P-SV波反射系数精确公式,通过近似得到VTI和HTI介质中的P-SV波近似公式,同时结合Kenneth横波弹性阻抗原理,推导建立了VTI和HTI介质中P-SV波的弹性阻抗近似公式;在此基础上构建了弱各向异性介质中的流体识别因子公式,通过理论模型对Castagna和Smith的岩性组合进行了识别;最后详细分析了各向异性参数的取值对P-SV波弹性阻抗及识别因子产生的影响及变化趋势。

简介：有限频走时层析成像是近年发展起来的一种新方法,这种新方法的一个主要过程是走时灵敏度算核的计算。求解灵敏度算核要多次用到同一散射点的走时,多次地求解同一走时是相当耗时的任务,如果介质为均匀或速度线性变化等简单模型,散射点的走时可以用解析公式快速地求出,从而灵敏度算核的计算耗时相对较少。然而各种地球模型中,介质速度大多为分层模型,从解析公式中得到走时信息就比较繁锁。为了提高计算效率,本文采用查表算法研究地球分层速度模型中的P震相有限频走时灵敏度算核的计算,选用的速度模型是地球AKl35模型,用查表算法求解走时,节省了约50%的计算时间。在相同的速度模型下,与已有结果的对比,本文所用的查表算法,能在兼顾精度的前提下,以较小的存储要求换取较高的计算效率,这对提高有限频走时层析成像算法的速度具有一定的参考价值。