matlab实习作业(4)

2025-11-16

图4-12 速度扫描成果图

在这个图上,第二层的反射波同相轴要比第一层清晰,我认为是波在向下传播时碰到了断层改变了频谱和能量分布特征,表现为了能量的会聚。

第四章 结论与评价

从成果图可以看到做出的matlab程序是比较成功的,但是在成图效果上较差,主要问题是地震波的振幅过大,并且经过压缩后十二张图合成一张使得振幅太大导致图片很黑。 Matlab是一个强大的数学工具,它的应用广泛,涉及到各个领域.它使用起来十分方便,不用麻烦去定义变量.它的绘图能力很强,甚至可以模拟出三维视图.矩阵是它应用的核心,许多工程繁琐的运算都需要靠矩阵来化简,这正是它的生命力所在.但是,他的函数很多,开始学时记的比较痛苦,我已经深深感觉到了.它的语法简单,它的数组定义十分符合自然,是从1开始的,数组元素的调用也很接近数学的表达.此外,函数的名字也很符合英文规则。

通过学习matlab,我又一次锻炼了自己的思维.也让我明白了学习一门语言对学习其他方面的帮助指导作用.同时,它也加强了我理论联系实际的能力.这是一个专业课的基础工具,学好它是必要的.

第五章 参考文献

[1].杨淑卿,陈云峰等.STseis叠前成像系统偏移速度分析技术[J].油气地球物 理,2011,01(06):11-14.

[2].张恒超.几种简单实用的多次波去除方法及其应用[J].内蒙古石油化 工,2011,21(03):21-24.

[3].刘超颖,王成祥.CFP层速度扫描建模方法[J].石油物探,2003,03(04):294-297. [4].潘祖福,吴彦伟等.单次相遇时距曲线折射静校正方法[J].天然气工 业,1992,05(04):104-105.

[5].俞寿朋.地震勘探资料的数字处理[J].石油地球物理勘探,1977,01(04):65-71.

[6].王建华.一种求取地层层速度与空间归位的新方法[J].石油物探,1978,04(01):38-52. [7].肖奼莉,李保田.提高速度分析精度的方法[J].石油地球物理勘 探,1983,02(04):154-166.

[8].陈天胜,刘洋.纵波和转换波联合AVO反演方法研究[J].中国石油大学学 报,2006,01(03):33-37.

[9].潘宏勋,方伍宝.地震速度分析方法综述[J].勘探地球物理进展,2006,05(07):305-311. [10].陈雨红,李强.分偏移距动校正方法的改进[J].石油物 探,2007,02(07):107-111+125+13.

[14].王辉,丁志峰.浅层地震勘探资料处理中的速度分析参数选取[J].地震地 质,2006,04(02):597-603.

[11].孙祥娥,詹毅等.双参数速度扫描方法研究[J].石油天然气学 报,2006,06(05):65-68+5+4.

[12].包吉山,李录明.二维倾斜叠加速度分析[J].石油地球物理勘 探,1988,01(04):34-54+130.

[13].Hans J.Tieman,张伯君.非扫描叠加速度分析法[J].石油物探译 丛,1994,02(05):1-14.

[14].王辉,丁志峰.浅层地震勘探资料处理中的速度分析参数选取[J].地震地 质,2006,04(02):597-603.

[15].魏修成,刘洋.高精度转换波速度分析[J].石油勘探与开发,2000,02(04):57-59+10-3. [16].宋建国.井间地震偏移速度扫描和反射波超级叠加技术[J].石油大学学 报,1999,01(06):36-39+6.

[17].王立新.自动拾取叠加速度及提取偏移速度方法[J].石油物探,1999,04(03):107-113. [18].王棣,匡斌,孟祥宾等.三维叠前深度偏移的CRP道集速度扫描分析技术及应用[J].石 油地球物理勘探,2002,06(02):615-619.

[19].张凯,李振春,曹景忠.速度扫描法共聚焦点道集偏移速度分析[J].同济大学学 报,2005,09(02):1265-1269.

[20].陈云峰,杨淑卿,王华忠.STseis地震成像处理系统偏移速度分析技术[J].海洋地质前 沿,2012,08(04):64-69.

附录Ⅰ:

load ap; A0 = ap;

[w,l]=size(A0); A = A0'; dett=0.004; x = 1:1:53;

z = 0:0.004:2482*0.004; wigb(A,1,x,z); v = 1900:100:3100; lv = length(v); [l,lx] = size(A);

delta_t = zeros(lx,lv); t0 = 2.05;

for i0 = 1:1:lv for i1 = 1:1:lx

delta_t(i1,i0) = ( abs( x(i1) - 27 )*2*40 )^2 / ( 2 * t0 * v(i0)^2 ); end end %NMO

A1 = zeros(l,lx,lv); for i2 = 1:1:lv for i3 = 1:1:lx

m0 = ceil( delta_t(i3,i2)/0.004 ); %取整 n1 = m0; n2 = l-n1;

for i4 = n1:1:n2-1

A1(i4-n1+1,i3,i2) = A(i4+1,i3); end end end

figure

set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize')); for i5 = 1:lv

subplot(1,lv,i5)

wigb(A1(:,:,i5),1,x,z) str = num2str(v(i5)); xlabel(str) End

附录Ⅱ:

if nargin == 0, nx=10;nz=10; a = rand(nz,nx)-0.5; end;

[nz,nx]=size(a);

trmx= max(abs(a));

if (nargin <= 4); amx=mean(trmx); end; if (nargin <= 2); x=[1:nx]; z=[1:nz]; end; if (nargin <= 1); scal =1; end;

if nx <= 1; disp(' ERR:PlotWig: nx has to be more than 1');return;end;

% take the average as dx dx1 = abs(x(2:nx)-x(1:nx-1)); dx = median(dx1);

dz=z(2)-z(1);

xmx=max(max(a)); xmn=min(min(a));

if scal == 0; scal=1; end; a = a * dx /amx; a = a * scal;

fprintf(' PlotWig: data range [%f, %f], plotted max %f \\n',xmn,xmx,amx);

% set display range

x1=min(x)-2.0*dx; x2=max(x)+2.0*dx; z1=min(z)-dz; z2=max(z)+dz;


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