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）;
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