该课题来源于“滩浅海地区高精度地震勘探技术”中的一个子课题。作为滩浅海的滨海地带,具有丰富的油气资源,是目前油气工业增储上产的重要后备区和接替区。然而,现在对滩浅海地区认识还不够,同时,滩浅海地区近地表结构并不是想象的那么简单。从最近几年对滩浅海地区的初步勘探结果来看,地表起伏不平,地下地质结构也不是水平层状的,并且,在这些结构中还大量存在高速层夹有低速层的现象,增加了滩浅海的地震勘探难度;另外,每个近海地区的情况都不一样,给滩浅海地区勘探开发油气资源,尤其是地震资料处理中的静校正,带来了很大的困难。 对国内外研究现状分析表明,大多数近地表结构调查工作都是针对陆地上的,很少有人在极浅海和浅海地区进行表层结构的调查工作。常规的表层结构调查方法在滩浅海地区受到限制,无法详细了解海底结构。面波作为地震资料中传统意义的干扰,对于进行近地表结构研究具有很高的利用价值。可以利用这种面波信号来进行滩浅海地区近地表结构调查,补充和完善常规方法,为深层油气勘探提供准确的低降速带资料,同时可以避免重复采集造成的浪费。对文献的阅读分析,了解了在面波频散反演中,已经运用了多种方法,虽然这些方法都发挥了各自的作用,但是都难免有不足之处。因此,作者在总结了已用方法的优缺点后,提出了一种利用神经网络技术进行面波频散曲线反演预测的方法,并取得了较好的结果。 针对滩浅海地区近地表结构的特点,设计水平层状均匀介质模型和滩浅海近地表结构模型,利用面波勘探原理,对模型进行正演研究,并分析它们的频散特征及频率波数之间的关系。进而利用二维全波场正演软件模拟滩浅海近地表结构的地震记录,根据面波速度扫描法对面波进行线性化,运用奇异值分解和重建原理,提取面波,采用互相关法求取面波的频散关系曲线,再利用人工BP神经网络对频散曲线进行反演计算。最后,将得到的反演结果同设计的滩浅海近地表结构进行比较分析。 利用人工BP神经网络迭代计算反演频散曲线、预测地层参数的方法,是本文的一个创新思想。由于神经网络具有高度的并行性、高度的非线性全局作用、