地震记录数值模拟的褶积模型法Word格式文档下载.docx
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学号
班级
专业
勘测技术与工程(石油物探)
院(系)
地球物理学院地球探测与信息技术系
单项成绩
内容理解
写作结构
程序设计
模型设计
计算结果
结果分析
总成绩
实验报告
一、实验题目:
二、实验目的:
掌握褶积模型基本理论、实现方法与程序编制,由褶积模型初步分析地震信号的分辨率问题。
三、原理公式
1、褶积原理
地震勘探的震源往往是带宽很宽的脉冲,在地下传播、反射、绕射到测线,传播经过中高频衰减,能量被吸收。
吸收过程可以看成滤波的过程,滤波可以用褶积完成。
在滤波中,反射系数与震源强弱关联,吸收作用与子波关联。
最简单的地震记录数值模拟,可以看成反射系数与子波的褶积。
通常,反射系数是脉冲,子波取雷克子波。
(1)雷克子波:
wave(t)=cos(2
ft)*
(2)反射系数:
(3)褶积公式:
数值模拟地震记录trace(t):
trace(t)=rflct(t)*wave(t);
反射系数的参数由z变成了t,怎么实现在简单水平层介质,分垂直和非垂直入射两种实现,分别如图1和图2所示。
图1图2
1)垂直入射:
t=2h/v;
2)非垂直入射:
t=
2、褶积方法
(1)离散化(数值化)
计算机数值模拟要求首先必须针对连续信号离散化处理。
反射系数在空间模型中存在,不同深度反射系数不同,是深度的函数。
子波是在时间记录上一延续定时间的信号,是时间的概念。
在离散化时,通过深度采样完成反射系数的离散化,通过时间采样完成子波的离散化。
如果记录是Trace(t),则记录是时间的函数,以时间采样离散化。
时间采样间距以Δt表示,深度采样间距以Δz表示。
在做多道的数值模拟时,还有横向Δx的概念,横向采样间隔以Δx表示。
离散化的实现:
t=It×
Δt;
x=Ix×
Δx;
z=Iz×
Δz;
或:
It=t/Δt;
Ix=x/Δx;
Iz=z/Δz
(2)离散序列的褶积
trace(It)=
四、实验内容
1、垂直入射地震记录数值模拟的褶积模型;
2、非垂直入射地震记录数值模拟的褶积模型。
五、方法路线
1、根据垂直入射褶积模型理论算法,填充程序(附后)的下划线部分,使程序完整,调试程序,算出结果,用“Fimage”显示软件显示褶积结果;
2、根据非零偏移距算法,编制非零偏移距褶积模型程序,算出结果,用“Fimage”显示软件显示褶积结果。
(参考垂直入射褶积模型理论算法和程序,子波与反射层不变);
3、变换子波的主频:
fm(10hz到300hz范围),重复1和2;
4、变换子波的长度:
Nw(80ms到160ms范围),重复1和2;
5、改变反射层深度:
h(800m到1600m范围),重复1和2;
6、改变介质速度:
v(2000m/s到7000m/s范围),重复1和2。
六、实验结果
1、结果显示
1)垂直入射
图3—1Nw=32,h=1000,v=3000,fm=100地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图3—2Nw=32,h=1000,v=3000,fm=200地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图3—3Nw=32,h=1000,v=3000,fm=300地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图3—4h=1000,v=3000,fm=25,Nw=20地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图3—5h=1000,v=3000,fm=25,Nw=30地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图3—6h=1000,v=3000,fm=25,Nw=40地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图3—7Nw=32,v=3000,fm=25,h=1000地震记录数值模拟的褶积模型
图3—8Nw=32,v=3000,fm=25,h=1200地震记录数值模拟的褶积模型
图3—9Nw=32,v=3000,fm=25,h=1400地震记录数值模拟的褶积模型
图3—10Nw=32,h=1000,fm=25,v=2000地震记录数值模拟的褶积模型
图3—11Nw=32,h=1000,fm=25,v=4000地震记录数值模拟的褶积模型
图3—12Nw=32,h=1000,fm=25,v=6000地震记录数值模拟的褶积模型
2)非垂直入射
图4—1Nw=32,h=1000,v=3000,fm=100地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图4—2Nw=32,h=1000,v=3000,fm=200地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图4—3Nw=32,h=1000,v=3000,fm=300地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图4—4h=1000,v=3000,fm=25,Nw=20地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图4—5h=1000,v=3000,fm=25,Nw=30地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图4—6h=1000,v=3000,fm=25,Nw=40地震记录数值模拟的褶积模型(左)和子波(右)
图4—7Nw=32,v=3000,fm=25,h=1000地震记录数值模拟的褶积模型
图4—8Nw=32,v=3000,fm=25,h=1200地震记录数值模拟的褶积模型
图4—9Nw=32,v=3000,fm=25,h=1400地震记录数值模拟的褶积模型
图4—10Nw=32,h=1000,fm=25,v=2000地震记录数值模拟的褶积模型
图4—11Nw=32,h=1000,fm=25,v=4000地震记录数值模拟的褶积模型
图4—12Nw=32,h=1000,fm=25,v=6000地震记录数值模拟的褶积模型
子波振幅谱:
图5—1fm=100的子波振幅谱
图5—2fm=100的子波振幅谱
2、对比分析
a)由图3—1、图3—2、图3—3(或图4—1、图4—2、图4—3)可知,当子波长度(Nw=32)、深度(h=1000)、速度(v=3000)不变,子波频率变化时,褶积模型不变,且均在到1s之间;
b)由图3—4、图3—5、图3—6可知,当深度(h=1000)、速度(v=3000)、子波频率(fm=25)不变,子波长度变化,且垂直入射时,褶积模型为直线模型,是因为垂直入射时,时间与深度为线性关系;
c)由图4—4、图4—5、图4—6可知,当深度(h=1000)、速度(v=3000)、子波频率(fm=25)不变,子波长度变化,且非垂直入射时,褶积模型前半部分为双曲线模型,后半部分为直线模型,是由于计算的褶积结果的实际长度小于所取的长度,计算机赋的随机数所致,所以,非垂直入射时的褶积模型只有图件上显示的前半部分的双曲线,是由于非垂直入射时,时间与深度为双曲线关系;
d)由图3—7、图3—8、图3—9,当子波长度(Nw=32)、速度(v=3000)、子波频率(fm=25)不变,深度变大时,垂直入射时,图件上显示的褶积模型的位置逐渐向下移,即地震波的旅行路程变大,旅行时变长;
e)由图4—7、图4—8、图4—9可知,当子波长度(Nw=32)、速度(v=3000)、子波频率(fm=25)不变,深度变大时,非垂直入射时,图件上显示的褶积模型的位置不变,这是由于非垂直入射时,相当于地下有一半圆形界面,在圆心处自激自收;
f)由图3—10、图3—11、图3—12(或图4—10、图4—11、图4—12)可知,当子波长度(Nw=32)、深度(h=1000)、子波频率(fm=25)不变,速度变大时,图件上显示的褶积模型的位置逐渐向上移,这是由于随着速度变大,地震波的旅行时变小;
g)由图5—1与图5—2可知,当子波频率变化时,其振幅谱不变。
七、讨论建议
1、实验收获
通过此次试验,初步掌握了褶积模型基本理论、实现方法与程序编制,由褶积模型初步分析地震信号的分辨率问题,掌握了褶积模型与子波主频、子波长度、界面深度、介质中地震波速度的关系。
2、存在问题
对褶积模型的理论实现过程不是十分清楚,对结果的物理含义理解不够深入。
3、其他问题
由于不同的计算机,计算精度不一样,计算得到的数据结果可能会有部分差异,但总体趋势不变。
4、心得体会
在此次试验中,应特别注意褶积模型的理论实现过程的理解,以及程序调试时,要特别仔细地去检查每一个错误,每修改一处错误,就重新运行一次程序。
附程序代码:
预处理部分==============主程序波分==============数实现部分===============
}
if(J==1)
t=2*h/v;
//垂直入射反射界面由深度转换为自激自收时间
if(J==2)
{
x=Ix*dx;
t=2*sqrt(h*h+x*x)/v;
//非垂直入射反射界面由深度转换为自激自收时间
if((J!
=1)&
&
(J!
=2))
printf("
输入错误\n"
);
Ltdpth=(int)(t/dt);
Re[Ltdpth]=1;
for(It=0;
It<
Nt;
It++)
fwrite(&
Re[It],sizeof(Re[It]),1,fpr);
}
fclose(fpr);
return
(1);
}
//=============Convolutionfunction=============//
floatCnltn(floatdt,floatdx)
{
FILE*fpc,*fpw,*fpr;
intIt,Ix,Itao;
floatWa1[Nw],Wa[Nw],Re[Nt+Nw+Nw],Re1[Nt],t;
floatCon[Nt+Nw];
if((fpc=fopen("
"
"
wb"
))==NULL)
printf("
Connotopenfile"
Convosion"
if((fpw=fopen("
rb"
wave"
if((fpr=fopen("
Reflect"
for(Ix=1;
Ix<
2;
Ix++)
{
for(It=0;
Nw;
fread(&
Wa1[It],sizeof(Wa1[It]),1,fpw);
Wa[It]=Wa1[Nw-It-1];
//褶积前子波准备
fclose(fpw);
for(Ix=0;
Nx;
Re1[It],sizeof(&
Re1[It]),1,fpr);
Nt+2*Nw;
Re[It]=0;
Re[It+Nw]=Re1[It];
//反射系数准备
Nt+Nw;
Con[It]=0;
t=0;
for(Itao=0;
Itao<
Itao++)
{
t+=Re[It+Itao]*Wa[Itao];
//褶积运算
}
Con[It]=t;
for(It=Nw/2;
Nt+Nw/2;
Con[It],sizeof(Con[It]),1,fpc);
fclose(fpc);