简介:在过去的十年中,传统的全波形反演(FWI)已广泛应用于实际地震资料的生产和研究中。虽然基础理论已确立,并通过将地震资料和精确求解波动方程得到的模拟地震波曲线之间的失配最小化产生高分辨率的地下模型,但是在实际工作中,对于更新模型参数来讲它仍然是一个具有挑战性的反演法。尽管可以用局部优化法解决最小化问题,但是由于问题的不适定性和非线性,会不可避免地朝着局部极小值进行收敛,如由于在记录的资料或不准确的初始模型中缺少低频FWI可能会收敛到局部最小。提出了一种用重构波场进行时间域全波形反演新方法(RFWI)。RFWI减小了正演模型数据精确求解波动方程作为常规FWI的约束,代之以使用一个l2近似解。通过最小化的目标函数(包括对数据失配和波动方程误差的惩罚),RFWI对地球模型进行估算并共同重建正演波场。通过扩大搜索空间,RFWI具有避免跳周期和克服一些与局部极小值相关的问题的能力。本文首先介绍了时域RFWI理论和实现情况,讨论了常规FWI和RFWI之间的异同;然后用2D合成实例证明了超越传统FWI的RFWI所具有的优点;最后在刚果海上2D拖缆数据集和墨西哥湾3D海底地震数据集上对RFWI在野外资料的应用情况进行了证明。
简介:摘要煤炭富含碳、氮、氧、硫等多种元素,一经燃烧,就会生成CO、CO2、NO、S02等有害气体,同时伴有矿物质微粒杂质形成的烟尘。我国目前的电力的近80%来自火力发电,其原料就是煤炭,在火电厂的专用锅炉中,燃煤温度可以达到1200℃以上,大量的有害气体通过烟囱排到大气中,污染周边环境,致使呼吸道疾病增加,农业减产,各种工业民用设施用品遭到酸雨腐蚀。因此,我国面临的环境问题严重,对人们身体健康与社会的可持续发展带来很大的隐患,二氧化硫在污染物排放里面占据一个很大比例,我国已煤炭为主要能源,发电厂消耗了大部分的煤炭,燃烧过程产生大量二氧化硫,脱硫技术研究尤为迫切。
简介:摘要人表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂(epidermalgrowthfactorreceptortyrosinekinaseinhibitors,EGFR—TKIs)的出现,给表皮生长因子受体GFR)基因敏感突变患者带来巨大的临床获益。本文对2017年现有的EGFR—TKI药物临床研究进展进行概述。
简介:摘要高铁隧道变形监测过程中有很多不确定因素导致获得的监测数据包含很多随机误差,利用小波分析理论先对数据进行降噪处理,再通过小波分析与经典的人工神经网络相结合,建立小波神经网络模型进行预测。与BP网络模型相比,经过小波函数降噪后再进行预测模型的建立所获得的预测结果精度更高,误差小,在高铁隧道的变形监测研究中有很好的应用前景。