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不规则采样的多震源数据整形正则化分离方法

石油地球物理勘探 2016年第2期51卷 247-253,204页

作者：祖绍环周辉陈阳康曲杉刘仁武陈浩林中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室北京102249 The University of Texas AustinTexasUS 东方地球物理公司大港物探处天津300280

由于施工和经济等条件的限制,多震源数据可能不完整或者是不规则采样,因此能够同步处理多震源数据的分离和插值方法对多震源混合采集技术具有重要意义。本文通过引入Mask算子,将规则采样数据的分离方法扩展为不规则采样数据的分离和插... 详细信息

由于施工和经济等条件的限制,多震源数据可能不完整或者是不规则采样,因此能够同步处理多震源数据的分离和插值方法对多震源混合采集技术具有重要意义。本文通过引入Mask算子,将规则采样数据的分离方法扩展为不规则采样数据的分离和插值方法,并给出了处理的迭代流程。在分离数据时,先将不规则采样的混合数据转换到稀疏域,然后在稀疏域中使用整形因子进行约束实现分离和插值。模拟数据和野外实际数据的分离获得了较好结果,验证了本文方法及其流程的正确性。

关键词：多震源混合激发分离插值整形正则化

Improved random noise attenuation using f-x empirical mode decomposition and local similarity

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Applied Geophysics 2016年第1期13卷 127-134,220页

作者：甘叔玮王守东陈阳康陈江龙钟巍张成林中国石油大学-北京美国德克萨斯大学奥斯汀分校中国石油西南油气田分公司勘探开发研究院

Conventional f-x empirical mode decomposition（EMD） is an effective random noise attenuation method for use with seismic profiles mainly containing horizontal ***,when a seismic event is not horizontal,the use of f-x EMD is harmful to most useful *** on the framework of f-x EMD,this study proposes an improved denoising approach that retrieves lost useful signals by detecting effective signal points in a noise section using local similarity and then designing a weighting operator for retrieving *** with conventional f-x EMD,f-x predictive filtering,and f-x empirical mode decomposition predictive filtering,the new approach can preserve more useful signals and obtain a relatively cleaner denoised *** and field data examples are shown as test performances of the proposed approach,thereby verifying the effectiveness of this method.

关键词： Random noise attenuation f-x empirical mode decomposition local similarity dipping event

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基于吸收衰减补偿的多分量高斯束逆时偏移

地球物理学报 2016年第9期59卷 3379-3393页

作者：白敏陈小宏吴娟陈阳康刘国昌王恩江中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)海洋石油勘探国家工程实验室北京102249 华北水利水电大学资源与环境学院郑州450045 Bureau of Economic Geology John A.and Katherine G.Jackson School of GeosciencesThe University of Texasat AustinUniversity Station

高斯束逆时偏移结合了射线类偏移的高计算效率和波动方程逆时偏移的高精度,能很好地处理焦散点、大倾角成像问题,并且具有面向目标成像的能力.多分量地震资料的偏移技术可以对地下复杂构造进行更准确的成像,由于实际地下介质具有黏滞性... 详细信息

高斯束逆时偏移结合了射线类偏移的高计算效率和波动方程逆时偏移的高精度,能很好地处理焦散点、大倾角成像问题,并且具有面向目标成像的能力.多分量地震资料的偏移技术可以对地下复杂构造进行更准确的成像,由于实际地下介质具有黏滞性,研究黏弹性叠前逆时偏移具有一定的现实意义.本文采用高斯束逆时偏移方法对多分量地震数据进行吸收衰减补偿,首先分别给出纵波和转换波共炮域高斯束叠前逆时偏移方法原理,在此基础上推导补偿吸收衰减的表达式,校正Q引起的振幅衰减和相位畸变,实现基于吸收衰减补偿的多分量高斯束叠前逆时偏移.数值模型的测试结果显示,在考虑地下介质的黏滞性时,本文方法具有更高的成像分辨率.

关键词：衰减补偿多分量高斯束逆时偏移格林函数

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创设问题情景提高课堂效益

中学语文（大语文论坛）（下旬） 2011年第3期 25-26页

作者：陈阳康广东省吴川市第一中学

在中学语文教学中,问题是激发和诱导学生的切入点,因此在课堂教学中,恰当地创设问题情境,可以有效地提高课堂教学质量,促进学生知识与能力的发展。本文详细论述了创设问题情境的一些基本方法。

关键词：问题情境课题文本探究学习

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建立民主平等的师生关系关键在教师

中学语文（大语文论坛）（下旬） 2011年第2期 14-15页

作者：陈阳康广东省湛江吴川市第一中学

良好的师生关系,是提高学校教育质量的保证。转变观念,树立为学生服务的思想,将爱作为师生关系的纽带,＂蹲＂下来看学生,学高为师,身正为范,在建立新型师生关系时,老师发挥着关键性的作用。

关键词：师生关系转变观念爱教师

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道缺失与含噪音地震数据的高斯束重建与偏移

道缺失与含噪音地震数据的高斯束重建与偏移

2018年中国地球科学联合学术年会

作者：白敏陈阳康浙江大学地球科学学院

＜正＞1.引言高斯束既可以用于地震成像,也能实现地震数据分解与重建。传统的高斯束在频率域计算,利用倾斜叠加将地震数据分解为局部平面波向下延拓实现偏移。Fomel和Tanushev定义了时间域高斯束（Time-domain Gaussian beam, TGB）,指...

＜正＞1.引言高斯束既可以用于地震成像,也能实现地震数据分解与重建。传统的高斯束在频率域计算,利用倾斜叠加将地震数据分解为局部平面波向下延拓实现偏移。Fomel和Tanushev定义了时间域高斯束（Time-domain Gaussian beam, TGB）,指出其具有初至时间、位置、振幅、斜率、曲率和一定宽度

关键词：

构造导向约束的复杂地质构造储层弹性参数反演

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构造导向约束的复杂地质构造储层弹性参数反演

2020年中国地球科学联合学术年会

作者：黄广谭陈阳康浙江大学

引言叠前AVA反演是从地震数据中提取地下介质相关弹性参数的重要技术手段,其结果可以帮助获得相应岩石属性空间展布情况,是储层地质建模及油田开发过程中最为关键的技术环节之一。然而目前的AVA算法均是基于地质构造相对简单的储层展开... 详细信息

引言叠前AVA反演是从地震数据中提取地下介质相关弹性参数的重要技术手段,其结果可以帮助获得相应岩石属性空间展布情况,是储层地质建模及油田开发过程中最为关键的技术环节之一。然而目前的AVA算法均是基于地质构造相对简单的储层展开研究的,而对复杂地质构造情况并没有形成针对性的理论体系。反演低频模型的不准确是限制了反演结果的精度重要因素。实际油藏储层往往具有构造起伏大、内部结构复杂、横向非均质性强等特点,很难建立准确的反演初始模型,这也是限制建模精度和油气采收率的原因之一[1-2]。

关键词：弹性参数反演初始模型复杂地质构造

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基于EPLL的五维地震资料去噪与重建

基于EPLL的五维地震资料去噪与重建

2020年中国地球科学联合学术年会

作者：王航陈阳康浙江大学地球科学学院

1.引言野外采集是地震勘探的重要环节之一,其采集的原始数据的质量和数量对后续处理具有重要意义。然而,由于诸多不利因素的存在,原始的叠前数据常常会有噪声大、不完整的特点,最终导致地下地质构造的成像效果不理想。为了提高最终成像... 详细信息

1.引言野外采集是地震勘探的重要环节之一,其采集的原始数据的质量和数量对后续处理具有重要意义。然而,由于诸多不利因素的存在,原始的叠前数据常常会有噪声大、不完整的特点,最终导致地下地质构造的成像效果不理想。为了提高最终成像的精度,对原始数据进行插值和去噪是非常重要的。传统的二维处理方法只利用了有限的二维信息,难以得到准确的插值结果。相比较而言,

关键词：数据块似然值先验信息地震资料

基于机器学习提取DAS车辆信号并应用于城市交通监测

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基于机器学习提取DAS车辆信号并应用于城市交通监测

2023年中国地球科学联合学术年会

作者：闵锐陈云枫王航陈阳康浙江大学中国地质大学(武汉) 德克萨斯大学奥斯汀分校

分布式光纤传感(Distributed Acoustic Sensing,简称DAS)是一种使用光纤记录振动信号的新技术。与传统的地震地球物理仪器相比,DAS技术具有低采集成本、高空间采样密度和实时监测能力的优势。近年来,DAS技术在近地表成像、地震检测和城... 详细信息

分布式光纤传感(Distributed Acoustic Sensing,简称DAS)是一种使用光纤记录振动信号的新技术。与传统的地震地球物理仪器相比,DAS技术具有低采集成本、高空间采样密度和实时监测能力的优势。近年来,DAS技术在近地表成像、地震检测和城市交通监测等领域取得了进展。在本研究中,我们提出应用机器学习(ML)方法来识别和提取杭州市城市环境中DAS数据中的车辆信号。为了设计一个高效的ML框架,首先,我们采取了一系列的处理步骤,以消除大部分噪声并增强车辆信号,这对于准备高质量的标签至关重要。我们从原始数据中提取了共190个特征(62个1-D特征和128个2-D特征),通过单变量特征选择、随机森林和特征相似性分析,将其筛选为31个特征。这些选定的特征使用支持向量机(SVM)进行分类,区分为(交通)信号或(非交通)噪声。数据特征的精心选择和有效的ML模型的采用,使得在只有少量(10个)训练数据集的情况下,能够稳健地提取车辆信号,并在测试数据上达到约80%的整体准确率。我们进一步分析提取的车辆信号的斜率和相干性来展示了城市交通监测的应用。本研究突显了利用现有城市基础设施实时监测交通流速度和流量的潜力,并为DAS技术在发展智慧城市方面的有希望的应用提供了启示。

关键词： DAS 特征选择单变量机器学习交通监测二维特征随机森林