地震观测系统分布均匀性智能评价算法研究.pdf
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1、Advances in Applied Mathematics 应用数学进展应用数学进展,2024,13(4),1905-1913 Published Online April 2024 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/aam https:/doi.org/10.12677/aam.2024.134178 文章引用文章引用:蔡力,黎书琴,耿春,罗文,孙伟鹏,陈宇,巫骏.地震观测系统分布均匀性智能评价算法研究J.应用数学进展,2024,13(4):1905-1913.DOI:10.12677/aam.2024.134178 地震观测系统分布均匀性智能
2、评价算法研究地震观测系统分布均匀性智能评价算法研究 蔡蔡 力,黎书琴,耿力,黎书琴,耿 春,罗春,罗 文,孙伟鹏,陈文,孙伟鹏,陈 宇,巫宇,巫 骏骏 中国石油东方地球物理勘探公司西南物探分公司,四川 成都 收稿日期:2024年1月19日;录用日期:2024年4月23日;发布日期:2024年4月30日 摘摘 要要 在地震勘探中,震源点在地震勘探中,震源点(SPS)的均匀分布对于获得高质量的地震数据至关重要。本文介绍了一种新的计算的均匀分布对于获得高质量的地震数据至关重要。本文介绍了一种新的计算机智能评价算法,用于定量评估地震观测系统的分布均匀性。这种算法综合考虑了实际震源点布设偏差、机智能评价
3、算法,用于定量评估地震观测系统的分布均匀性。这种算法综合考虑了实际震源点布设偏差、子区震源点内部均匀性以及子区震源点重心偏差三个关键因素。此外,本研究还考虑了障碍物对震源点子区震源点内部均匀性以及子区震源点重心偏差三个关键因素。此外,本研究还考虑了障碍物对震源点分布的影响,并提出了相应的评价方法分布的影响,并提出了相应的评价方法。关键词关键词 地震观测系统,地震观测系统,SPS分布,均匀性评价,计算机智能评价分布,均匀性评价,计算机智能评价 Research on Intelligent Evaluation Algorithm for Uniformity of Seismic Survey
4、 Distribution Li Cai,Shuqing Li,Chun Geng,Wen Luo,Weipeng Sun,Yu Chen,Jun Wu Southwest Geophysical Exploration Branch of BGP Inc.China National Petroleum Corporation,Chengdu Sichuan Received:Jan.19th,2024;accepted:Apr.23rd,2024;published:Apr.30th,2024 Abstract In seismic exploration,the uniform dist
5、ribution of source points(SPS)is crucial for acquiring high-quality seismic data.This paper introduces a new computer intelligence evaluation algorithm designed to quantitatively assess the uniformity of seismic observation system distributions.The algorithm takes into account three key factors:the
6、actual deployment deviation of source points,the internal uniformity of source points within subregions,and the centroid deviation of source points in subregions.Additionally,this study considers the impact of obstacles on the distribution of source points and proposes corresponding assessment metho
7、ds.蔡力 等 DOI:10.12677/aam.2024.134178 1906 应用数学进展 Keywords Seismic Survey System,SPS Distribution,Uniformity Evaluation,Computer Intelligence Evaluation Copyright 2024 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).htt
8、p:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 地震勘探作为地质学和地球物理学领域的重要组成部分,对于资源探测、地壳结构研究乃至自然灾害预测都有着不可或缺的作用。在地震数据的采集过程中,尤其是在地震波反射勘探中,震源点(SPS)的均匀分布对于获取高分辨率、高质量的地震图像至关重要。然而,由于地形、环境以及勘探资源的限制,实际操作中往往难以实现理想的震源点均匀分布。因此设计一种能够准确评估观测系统分布均匀性的算法对于观测系统的布设就显得尤为重要。传统对于震源点分布的评估通常依赖于经验判断或者通过覆盖次数、方位角统计等综合统计方式来判断震源点的分布是否均
9、匀1 2 3 4。这些方法虽然简洁直观,但考虑更多的是观测系统整体的分布是否均匀,没有对局部区域进行考虑,而且缺乏科学的量化的指标来判断均匀性的量化值,因此传统方式难以全面反映地震观测系统均匀性。随着地震勘探技术的不断进步,特别是计算机辅助设计和 AI 智能技术的应用,为震源点分布的科学评估提供了新的可能。在这种背景下,本文提出了一种基于计算机智能计算算法的新方法,旨在更全面且量化地评估的观测系统分布均匀性,从而为观测系统设计提供可靠的保障。本文介绍的新算法基于三个关键因素:实际震源点布设偏差、子区震源点内部均匀性和子区震源点重心偏差。此外,考虑到现场实际情况的复杂性,算法还特别考虑了障碍物的
10、影响,以及这些因素对整体观测系统分布均匀性的影响。通过综合这些因素,我们旨在提供一个全面、可靠的评估工具,以辅助地震观测系统的优化设计。综上所述,本研究的目的是研究一种新的算法,以评估地震观测系统分布的均匀性。我们希望这种方法能够提高观测系统设计的合理性,从而提高地震数据采集的效率和质量,为地震勘探领域提供重要的技术支持。2.算法描述算法描述 Figure 1.Subregion block diagram of source points 图图 1.震源点子区分块示意图 Open AccessOpen Access蔡力 等 DOI:10.12677/aam.2024.134178 1907
11、应用数学进展 本研究提出的算法旨在综合评估地震观测系统分布的均匀性。该算法将 SPS 按一定的参数均匀的分为多个规则的子区(一般是按炮线距和检波线距形成一个矩形子区),针对每个子区对比纯理论设计分布的均匀 SPS 与经过偏移等设计的实际非均匀 SPS 的分布,最后得出实际 SPS 每个子区的分布均匀性归一量化值。如图 1 所示。我们针对子区的分布均匀性的考虑基于三个主要因素:实际震源点布设偏差、子区震源点内部均匀性和子区震源点重心偏差。下面将详细描述这三个因素及其计算方法。2.1.实际震源点布设偏差实际震源点布设偏差 实际震源点布设偏差是评估震源点实际布设与理论布设之间数量差异的一个重要指标,
12、如图 2 所示。Figure 2.Layout diagram of source points in subregions 图图 2.震源点子区布设示意图 设理论上每个子区应布设的震源点数为n,而实际布设的震源点数为x。则布设偏差D布设可以表示为:()logDx n=布设 (1)取对数的绝对值定义为布设偏差(根据经验偏差值范围一般不超过 1,因此可以理解为偏差值范围为01。0 表示理论布设数量等于实际布设数量。数值越大则偏差越大),这种表示子区分布的方式对数量的分布进行了量化统计,能够一定程度的反应子区震源点分布是否均匀(过多或者过少都代表一种非均匀的分布状态),然而对于子区内部空间的分布的
13、特异性无法识别,图 3 表示了一种子区分布特异性,图中理论布设点数(左)与实际布设点数(右)相等,由于震源点数量一致因此两图的实际震源点布设偏差是相等的,但右图的布设方式其实也呈现的非均匀的状态,因此仅仅靠布设偏差值无法准确的判定该种情况的子区分布均匀性。Figure 3.Specificity diagram of subregion layouts 图图 3.子区布设特异性示意图 2.2.子区震源点内部均匀性子区震源点内部均匀性 针对上述问题,我们提出了子区震源点内部均匀性的评价因子。子区震源点内部均匀性考虑了每个子区内震源点的空间分布情况。通过将每个子区进一步划分为若干个大小相等迷你区(
14、数量与理论子区震源点数量相等),我们可以计算出含有震源点的迷你区数量 x 与总迷你区数量 n 的比例。如图 4 所示。子区震源点内部均匀性 U内部可以定义为:U内部=x/n。子区震源点内部均匀性区间为 01,值越大,说明子区内震源点分布越均匀,这种方式大多数情况下可以反应震源点空间分布均匀性。然而在一些特殊情况中该因子在描述均匀性方面依然有局限性,图 5 表示一种极端的震源点分布状态,图中震源点大蔡力 等 DOI:10.12677/aam.2024.134178 1908 应用数学进展 部分集中在少数迷你区块内,呈现明显的非均匀状态,但由于多数迷你子区都包含震源点,因此通过子区内部均匀性算法得
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