求解二次方程的二维VTI介质qSV波和qSH波走时快速扫描算法

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地震波走时计算在观测系统设计、偏移成像、速度模型走时反演和地震定位等方面起到重要作用.各向异性广泛存在于地球介质中,影响地震波传播的振幅和走时,忽略各向异性的影响将对成像、反演以及地震定位等造成一定的误差.因此对于高分辨率成像和反演,走时计算中考虑各向异性十分重要.快速扫描法不需要存储和追踪波前面信息,在各向异性初至波走时计算方面应用广泛.传统的方法通过将慢度四次方程转换为走时四次方程并结合快速扫描法求解走时.该方法没有对程函方程做近似,适用于强各向异性介质,但存在计算效率低的问题.对于求解qSV波走时,本文发展了一种在局部解中将慢度四次方程简化为二次方程解析地快速求解走时的方法,极大地提高了计算效率.对于qSH波,慢度方程是二次的,可以直接解析求解.最后,本文用各向异性均匀模型和BP复杂模型进行测试,计算结果表明走时计算准确,验证了该方法的有效性.
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相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于快速流式算法的局部余弦相似性计算方法,其采取局部数据递推的模式,避免迭代算法带来的计算负担,在保证计算精度的前提下能够快速地表征不同数据之间的差异.流式局部余弦相似性可以用于解决不同的地震数
远震接收函数中包含了大量台站下方速度间断面所产生的Ps转换波及其多次反射波的信息,被广泛应用于反演精细的地壳及上地幔速度结构.但当地壳结构复杂如存在沉积层或高速层时,转换波和多次波震相的到时和振幅发生变化,从而导致接收函数反演存在强非唯一性.深度学习作为一种高效的特征提取方法,能够建立接收函数与横波速度在空间上的映射关系.因此,利用全球模型数据以及高质量观测接收函数建立样本库,设计了利用接收函数预测横波速度的卷积神经网络.测试集结果表明,合成数据预测的横波速度与模型拟合程度较高,在实际数据检测中预测横波速
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