基于黏弹各向异性理论的地震波场数值模拟与分析

基于Carcione黏弹各向异性理论及具有任意倾斜对称轴的横向各向同性介质(TTI)的本构关系,利用二维三分量高阶交错网格有限差分和完全匹配层边界条件对黏弹TTI介质的地震波场信息进行了数值模拟。研究发现:1改变黏弹TTI介质的弹性参数,对地震波传播造成显著影响。其中,C_(13)主要控制qS1波中质点的偏振方向,进而影响了qS1波波形和反射同相轴的形态;而C_(66)则主要控制qS2波中质点的偏振方向,从而影响了qS2波波形和反射同相轴的形态;2利用层状黏弹TTI介质进行数值模拟,可以很好地观察到拟横波在遇到反射界面时发生的横波再分裂现象;同时由于介质黏弹性的存在,导致地震波出现显著的衰减。这将为进一步研究各向异性介质中复杂的波场信息提供帮助。     

基于DSI测井横波分裂的水平井压裂缝检测研究

利用偶极横波测井检测水平井压裂缝不同于直井压裂缝检测,目前还存在较多的理论和技术问题。针对直井、斜井和水平井等不同情况,给出了三维TTI介质中SH波和SV波的相速度和各向异性系数计算公式,从理论方面研究其横波各向异性系数与裂缝倾角、裂缝方位角、井斜方位角、井斜角之间的关系,开展水平井横向压裂缝的DSI实验模拟研究,并在实际水平井QP52井中进行压裂缝检测应用。研究发现,DSI可以检测水平井的纵向缝和斜交缝,但无法检测水平井的横向正交压裂缝。横波各向异性系数随裂缝倾角的增大而减小,随裂缝方位角与井斜方位角之差的增大而减小;而井斜角的改变不会影响横波分裂速度和各向异性系数的检测与计算。研究结果可为工区水平井实施压裂缝检测的DSI项目提供重要理论指导和依据,即通过压前、压后近井地带的横波各向异性对比来检测压裂缝与识别压开层段。     

基于Softmax函数增强卷积神经网络-双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法

对交通状态进行预测,就需要准确识别和判断交通状态。该文没有采用传统的以车辆速度为基准的预测方法,而是使用TTI交通拥堵系数,该系数的计算基于道路自身的自由流速度,可以让具有不同速度等级的街道都统一到TTI系数上来作为拥堵评价,因此相较以传统的车辆速度为基准的预测方法更能表现出道路的拥堵状态。该文提出了一种改进的深度学习预测模型（CS-BiLSTM）,该模型基于卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）,并结合Softmax函数增强CNN提取出的交通空间特征信息。深度学习预测模型（CS-BiLSTM）中的S代表的就是Softmax的缩写。使用成都市出租车GPS数据进行验证,结果表明,所提出的CS-BiLSTM模型具有更高的准确性,其性能相比C-BiLSTM网络预测框架提升了13%。     

川西北梓撞地区上三叠统天然气资源评价

本文从地质历史演变出发,重塑了川西北盆地梓渔地区沉积物理藏史、温度史、有机质热演化史;应用TTI值来计算上三受统天然气资源量,并在计算方法上有所改进;根据计算结果,结合该区地质特征,评价了天然气富集程度。经试用效果良好,可普遍用于煤系天然气资源评价。