【摘 要】
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为讨论高速铁路岩溶路基注浆质量检测效果,以鲁南高铁山东某段岩溶路基处理为依托,采用瞬态面波法与电测深法相结合的综合物探技术,对部分里程段进行测试,并对岩溶路基的综合物探注浆质量检测评判标准进行了总结分析.研究结果表明:(1)瞬态面波法与电测深法相结合的综合物探方法用于高速铁路路基岩溶治理效果探测是完全可行的,并且是现有物探方法的最佳组合,而且该模式具有较强的适用、推广性;(2)鲁南高铁山东某段岩溶
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为讨论高速铁路岩溶路基注浆质量检测效果,以鲁南高铁山东某段岩溶路基处理为依托,采用瞬态面波法与电测深法相结合的综合物探技术,对部分里程段进行测试,并对岩溶路基的综合物探注浆质量检测评判标准进行了总结分析.研究结果表明:(1)瞬态面波法与电测深法相结合的综合物探方法用于高速铁路路基岩溶治理效果探测是完全可行的,并且是现有物探方法的最佳组合,而且该模式具有较强的适用、推广性;(2)鲁南高铁山东某段岩溶路基注浆质量综合物探检测注浆合格的评判标准为:裂隙、溶洞空腔体被水泥浆液充填固结后,面波相速度高于700
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常规的确定性反演存在垂向分辨率较低的缺陷,而随机反演方法可以充分利用井数据来提高分辨率.相比叠后地震反演方法,叠前地震反演能够获得更多的储层信息,有利于改善储层描述的精度.结合随机反演和叠前反演两种各具优势的反演方法,本文研究了一种基于贝叶斯理论构建的叠前地震随机反演方法.在算法的实现方面,首先应用快速傅里叶滑动平均模拟(FFT-MA)算法和逐渐变形算法(GDM)来获取先验信息,以此来减少计算量并
本文提出了一种散射波场的卷积神经网络深度学习反演成像方法.我们提出了三种散射距离场概念,由此成功地实现了三种卷积神经网络的深度学习训练及其反演.经过训练的三个CNN网络都可以应用于各种十分复杂的地震散射波场的反演,具有良好、稳健的反演能力和泛化能力且三种反演结果各具特色可以相互借鉴.将散射波场输入CNN网络后得到的输出(反演结果)图像非常直观容易辨识,可以大致辨识出测试模型中各散射点的准确位置,可
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