Kirchhoff积分法与快速步进算法（FMM）叠前深度偏移成像方法研究

Kirchhoff积分法速度快、适应性好,是目前石油勘探界使用最为普遍的叠前深度偏移技术,该算法需要快速稳定的旅行时求取方法.快速步进算法(Fast Matching Method)是建立在程函方程基础上的旅行时计算方法,它具有速度快、无条件稳定、可以适应复杂地质模型的特点.将快速步进算法(FMM)进行射线追踪所得到的旅行时,运用于对地震数据进行的Kirchhoff叠前深度偏移中.实验结果表明,Kirchhoff积分法与快速步进算法的结合是成功的,提高了偏移的速度,偏移结果良好.     

叠前偏移技术对碳酸盐岩缝洞体成像效果分析

奥陶系碳酸盐岩储层的储集空间主要为孔隙、裂缝和溶洞。缝洞体在地震剖面上的响应特征主要表现为"串珠"状的反射。近年来的勘探实践表明,准确识别这些"串珠"边界及空间位置,是准确刻画这些缝洞体的关键。结合理论模型,重点分析当前广泛应用于成像处理的Kirchhoff叠前时间偏移、Kirchhoff叠前深度偏移、逆时深度偏移(RTM)技术对缝洞体成像效果的差异。根据正演模型与实际资料处理效果分析,相对Kirchhoff叠前时间偏移,Kirchhoff叠前深度偏移与逆时深度偏移都能得到正确的空间位置,逆时深度偏移聚焦效果最好。     

三维有限差分深度偏移并行算法的设计和实现

针对分布式并行系统的特点 ,设计出一个高效实用的同步并行算法 .使用PVM编程 ,将串行的三维叠后深度偏移软件 ,在SP2上实现了并行化 ,获得了理想的并行效率和可扩展性 .已经在地质情况十分复杂的桩西地区进行实验 .在获得的叠后深度偏移剖面上 ,同相轴归位准确 ,断面清晰 ,构造形态鲜明 ,符合本地区的地质背景 ,经核对与钻井结果十分吻合     

混合法三维平面波合成叠前深度偏移

针对国际上标准的三维SEG/EAEG盐丘模型,进行了混合法三维平面波合成叠前深度偏移研究.阐述了三维平面波合成叠前深度偏移的实现过程,进行了面向目标体的立体控制照明成像.对SEG/EAEG盐丘模型的一个典型数据集进行了MPI并行计算,取得了较好的成像效果.较多的计算表明了混合法三维平面波合成叠前偏移的正确性和有效性,且具有较好的精度,这为野外实际数据的三维叠前深度偏移提供了另一条切实有效的途径.     

扩展的局部Born近似的广义屏算子分析

三维叠前深度偏移广泛地应用于地下复杂地质体成像。当前工作量较大的三维成像问题一般采用基于射线追踪的克希霍夫积分方法,但该方法在处理复杂构造不足。虽然基于有限差分方法的全方程逆时偏移对存在剧烈横向速度变化的非均匀介质也具有非常好的成像精度,但是,把该方法应用于三维叠前深度偏移需要花费较多的机时和巨大的计算机内存容量;这些要求在目前是不现实的。为了寻求一种既方便快捷又准确可靠的叠前深度偏移方法,于是扩展的局部Born近似的广义屏算子在速度场中等程度横向变化情况下,能较准确地描述地震波场的传播过程,对较复杂的地质构造具有较好的成像效果。且该算子具有稳定、高效的优点。不过扩展的局部Born近似的广义屏算子是条件稳定的。但从稳定性和计算效率角度看,该偏移算子可用于目前复杂地质体叠前深度偏移初期处理。     

深度域波动方程偏移速度建模方法及应用

针对波动方程叠前深度偏移中重要的速度模型问题,研究了一套三维速度建模方法和软件.该方法以波动理论为基础,采用批量计算和计算机可视化交互处理相结合的方法,进行时间偏移速度分析、时间坐标和深度坐标的深度偏移层速度分析,由此可建立时间域及深度域的层速度模型,为三维波动方程叠前深度偏移提供合理、可靠的偏移速度模型.经实际的三维地震资料处理,证实了这套三维速度建模方法和软件的有效性.     

相移加校正变范围三维叠前深度偏移

理论和实践证明,三维叠前深度偏移是目前最精确的地震波场成像方法。该文在二维叠前深度偏移及偏移速度模型建立方法研究的基础上,进一步研究了变范围三维叠前深度偏移叠加方法和软件。用三维相移加校正方法在炮集上实现三维叠前深度偏移,并根据三维速度模型构造形态,自动确定偏移后成像孔径进行变范围偏移叠加,提高三维构造形态清晰度。该方法属全波动方程偏移,具有成像精度高,对模型适应性强的特点     

在频率波数域实现三维叠前深度偏移

叠前深度偏移是理想的改善复杂地区和强横向速度变化的地震资料成像技术,对于复杂变速介质成像,常用的时间域成像方法已不能满足实际需要,必须借助于深度域成像方法,特别是三维地震叠前深度偏移方法.推导了三维叠前深度波场延拓算子公式,指出其实质含义,并通过模型测试进行了验证,介绍了一种三维叠前深度偏移的实现方法,最后进行了偏移算子的误差分析.理论分析与实例计算表明,该计算方法是合理和有效的.     

混合法炮集三维叠前深度偏移

混合法深度偏移是一种精度较高的偏移方法,它在频率空间域和频率波数域交替实现波场外推,具有适应横向变速和陡倾角的优点.Fourier有限差分法(FFD)是一种典型的混合法,但计算表明,该方法用于三维SEG/EAEG模型的叠前深度偏移时,由于速度的剧变,波场外推会产生不稳定现象,文中提出了一种新的三维混合法偏移,计算表明,该方法比Fourier有限差分法更加适应横向剧烈变速情况,没有不稳定现象.用该方法对SEG/EAEG模型的炮集数据进行了三维叠前深度偏移,取得了较精确的成像效果,该方法具有较大的实用价值.     

叠前深度偏移技术的应用

在处理深层断裂带资料时,首先要做好数据准备阶段,包括建立合理的浮动基准面;解决静校正问题;做好叠前去噪和叠前保幅工作。时间域处理工作的好坏严重影响叠前深度偏移处理的效果。通过叠前深度偏移处理,对深层断裂带的准确成像问题取得了明显的效果,为油田的精细化勘探发挥了积极作用。     

Domain-oriented data driven data mining:a new understanding for data mining

Recent advances in computing, communications, digital storage technologies, and highthroughput dataacquisition technologies, make it possible to gather and store incredible volumes of data. It creates unprecedented opportunities for largescale knowledge discovery from database. Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for processing large volumes of data, such as data analysis, decision making, etc. There are many researchers working on designing efficient data mining techniques, methods, and algorithms. Unfortunately, most data mining researchers pay much attention to technique problems for developing data mining models and methods, while little to basic issues of data mining. In this paper, we will propose a new understanding for data mining, that is, domainoriented datadriven data mining (3DM) model. Some datadriven data mining algorithms developed in our Lab are also presented to show its validity.     

数据记录仪的数据可靠存取技术

基于飞机黑匣子的原理和思想,设计出一种运用于工业控制方面的数据记录仪。记录工业仪器实验过程中产生的试验数据,通过分析记录下来的试验数据,改进设备的设计。首先给出数据记录仪的设计思想,然后设计出系统的各个模块。为了提高设备的存储可靠性,使用冗余技术,采用缓存和乒乓存储模式解决传输数据与存储数据速率不一致的问题。通过编写测试程序,实现对设备的软件测试。证明该系统的设计符合应用要求。     

大数据战略：从数据大国到数据强国

 大数据时代,数据成为与物质资产和人力资源同样重要的基础生产要素。海量数据的空前集聚和计算力的指数级增长释放了深度学习算法的生产力,推动人工智能应用的大发展。大数据技术和大数据产业的蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来了新的增长点。     

数据仓库的数据流分析

通过分析数据仓库的系统结构 ,对数据仓库系统中的数据流进行分类 ,给出各类数据流在数据仓库系统中的实现功能 ,使数据仓库系统能更方便地管理数据和进行数据仓库管理系统的模块化设计 .     

基于数据元的数据集成技术研究

针对当前数据集成方法只能精确到属性级映射的缺陷,提出了基于数据元的数据集成方法。用数据元语义树对实体属性概念的内涵进行语义描述,使实体属性的语义能被计算机理解。然后通过语义计算实现精确到实例级的语义映射,从而完成数据集成。     

结构化数据到XML数据的语义映射

XML的DTD机制不足以表现结构化数据的语义，本文在路径约束的基础上，提出一种新的语义映射机制，引入域的概念描述结构化数据到XML数据的结构映射，将结构化数据的平面结构映射为XML数据的树状结构，通过有域层次的键规则表达式，将结构化数据中分散在各表中的键的定义映射到XML数据中，利用域的概念和模板匹配的原理，引入域关系表达式及其扩展表达式来实现结构化数据以XML数据的语义映射，由此构成的语义映射机制可以和XML数据的模式抽取很好的集成在一起，体现数据的语义约束并为数据库对XML数据存储和查询的优化提供有效信息。     

数据挖掘在医疗数据中的应用

决策树是医疗数据挖掘中一种重要分类方法,针对原始医疗数据存在大量重复样本和冗余属性,影响医疗诊断的精度和速度这一问题,提出了一种基于粗糙集和ID3算法相结合的决策树方法.将所提方法应用于冠心病诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了比较分析.实验表明了该方法的有效性和实用性.     

论分组密码中的数据加密算法DES

介绍了数据加密DES算法的产生、安全性、发展有实现，着重论述了算法的分析和实现过程，用实例展现了复杂算法的实现步骤，有助于加深对DES算法的感性认识，并对DES的安全性做了量化分析，提出了改进的方案。     

数据挖掘流程中数据准备的探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.数据挖掘需要从庞大的数据集或数据库中提炼有用的信息, 因而就产生了一个问题, 如何为数据挖掘准备一个有效的数据集合, 以提高效率, 这是本文讨论的关键.