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中国石油大学学报（自然科学版） 2024年第5期48卷 59-69页

作者：张瑾王彦国王洋李红星郝亚炬张翠芳东华理工大学地球物理与测控技术学院江西南昌330013 江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心江西南昌330013 中国地震应急搜救中心北京100049

常规q值估计方法易受频段、子波叠加及噪声等因素的影响。为此,在振幅谱指数项1~4阶泰勒级数展开基础上推导出不同阶次振幅谱面积差的q值估计方法(ASAD法),并将对数谱面积差法(LSAD法)及1~4阶ASAD法应用于实际叠前CMP道集中。结果表明:... 详细信息

常规q值估计方法易受频段、子波叠加及噪声等因素的影响。为此,在振幅谱指数项1~4阶泰勒级数展开基础上推导出不同阶次振幅谱面积差的q值估计方法(ASAD法),并将对数谱面积差法(LSAD法)及1~4阶ASAD法应用于实际叠前CMP道集中。结果表明:相对于LSAD法而言,不同阶次ASAD算法受频段选择及子波宽度的影响更小,抗噪性更强;新方法还可以处理复杂叠后数据,并能够获得良好的q值估计结果;2~4阶ASAD法的q值估计结果一致性较强,且ASAD法q估计值的反q滤波结果同向轴连续性更强、纵向成像分辨率更高。

关键词：地震子波 q值估计泰勒级数展开振幅谱稳定性抗噪性

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基于不同阶次泰勒级数展开的含非本征衰减频域振幅比平均的q值估计方法

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石油地球物理勘探 2023年第6期58卷 1423-1435页

作者：张瑾王彦国兰慧田张国书潘耶莉江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心江西南昌330013 东华理工大学地球物理与测控技术学院江西南昌330013 东华理工大学核资源与环境国家重点实验室江西南昌330013 大庆油田勘探开发研究院黑龙江大庆163712 东华理工大学核科学与工程学院江西南昌330013

在估计实际品质因子q值时,因受频段选择、子波叠加、噪声干扰、非本征衰减等因素影响,容易导致q值估计误差偏大。为此,提出基于不同阶次泰勒级数展开的含非本征衰减频域振幅比平均的q值估计方法(Am-plitude ratio average in frequency ... 详细信息

在估计实际品质因子q值时,因受频段选择、子波叠加、噪声干扰、非本征衰减等因素影响,容易导致q值估计误差偏大。为此,提出基于不同阶次泰勒级数展开的含非本征衰减频域振幅比平均的q值估计方法(Am-plitude ratio average in frequency domain,FARA法)。该算法首先利用参考频段内振幅比的连乘消除非本征衰减的影响;然后基于振幅因子在参考频点处的1~4阶泰勒级数展开表达式,推导适用于含非本征衰减地震记录的单频点q值计算公式;其次,采用高、低频双参考频段结合方式削弱参考频段的影响;最后,采用主值频段内所有频点的平均化处理提高算法的稳定性。模型试验表明,采用高、低参考频段结合的模式可以显著提高所提方法的q值估计精度,相对于对数谱面积双差值(LSADD)法,新方法受时差、时窗及噪声等因素的影响更小。实例应用表明,不同阶次的FARA法q估计值的一致性较好,且整体大于LSADD法的q估计值,与模型试验结果吻合,表明由新方法获得的q值更可靠。

关键词： q值估计非本征衰减泰勒级数展开振幅谱 FARA法

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利用泰勒级数展开的振幅谱积分差值的q值估计方法

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石油地球物理勘探 2022年第2期57卷 320-330,I0003,I0004页

作者：张瑾张国书王彦国李红星东华理工大学地球物理与测控技术学院江西南昌330013 东华理工大学核科学与技术学院江西南昌330013 东华理工大学核资源与环境国家重点实验室江西南昌330013

品质因子q是地震数据处理和解释中的一个重要参数,可用于提高地震记录纵向分辨率和反映储层特性。在常规q值估计中,时窗与带宽选择是q值估计的关键,且噪声干扰也会对q值估计产生影响。为此,文中提出一种基于泰勒级数展开的振幅谱积分差... 详细信息

品质因子q是地震数据处理和解释中的一个重要参数,可用于提高地震记录纵向分辨率和反映储层特性。在常规q值估计中,时窗与带宽选择是q值估计的关键,且噪声干扰也会对q值估计产生影响。为此,文中提出一种基于泰勒级数展开的振幅谱积分差值方法(ASID)。该方法对振幅衰减项进行二阶泰勒级数展开,利用不同时刻地震子波振幅谱差值建立含有q值的方程,通过求解方程获取q值。对比试验表明,相对于常用的对数谱比法(LSR)、中心频移法(CFS)和对数谱面积差法(LSAD),文中所提方法具有受频带宽度和时窗宽度影响小,以及抗干扰能力强的优点,且更适用于含薄层地震记录的q值估计。此外,将ASID法应用于实际海洋资料的CMP道集中,所得q值估计结果与LSAD法具有良好的一致性。

关键词： q值估计泰勒级数展开振幅谱薄层

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基于时变子波的q值估计方法

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CT理论与应用研究 2025年

作者：葛大明宋建国中国石化胜利油田分公司物探研究院中国石油大学(华东)地球科学与技术学院

谱比法是估计q值的常用方法，根据不同时刻地震子波对数谱比值与q值之间的线性关系估算品质因子q。时频域谱比法的基本思想是用时频谱分析提取不同时刻的频谱分布，代表对应时刻的地震子波频谱，忽略反射系数对地震子波的影响。由于受... 详细信息

谱比法是估计q值的常用方法，根据不同时刻地震子波对数谱比值与q值之间的线性关系估算品质因子q。时频域谱比法的基本思想是用时频谱分析提取不同时刻的频谱分布，代表对应时刻的地震子波频谱，忽略反射系数对地震子波的影响。由于受到局部反射系数的影响，时频谱比法求取q时地震子波对数谱比往往具有复杂的多峰形态，偏离了对数谱比随频率线性变化的关系，线性拟合求取的q值误差较大，不满足地层岩性解释和孔隙流体预测的要求。针对以上问题，将复赛谱分析与广义S变换相结合，提出一种消除反射系数影响的时变子波提取方法，提高q值估计的精度。利用广义S变换将地震记录变换到时频域，对地震记录的时频谱取对数，得到不同时刻地震记录的复赛谱。在复赛谱域子波位于低频段，反射系数位于中高频段。因此利用最小二乘法对低频段复赛谱进行平滑拟合，得到子波的复赛谱，再取复赛谱的指数，得到时变子波的频谱，通过相邻时刻子波的对数频谱比与q值的线性关系计算q值。模型测试结果验证时变子波提取的准确性以及估计q值的可行性和抗噪性，东部某油田实际地震数据的应用结果验证该方法的有效性。

关键词： q值估计广义S变换谱比法复赛谱域时变子波

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叠前数据q值估计与衰减补偿方法研究

叠前数据Q值估计与衰减补偿方法研究

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作者：程万里中国石油大学(北京)

学位级别：博士

由于地下介质的粘滞性,地震波在传播过程中会经历能量衰减和波形畸变,导致地震资料频带变窄,降低了分辨率。叠前数据的吸收衰减效应会受到射线路径差异的影响,引起AVA反射特征的失真,造成AVA解释陷阱。衰减补偿是消除吸收衰减影响,提高... 详细信息

由于地下介质的粘滞性,地震波在传播过程中会经历能量衰减和波形畸变,导致地震资料频带变窄,降低了分辨率。叠前数据的吸收衰减效应会受到射线路径差异的影响,引起AVA反射特征的失真,造成AVA解释陷阱。衰减补偿是消除吸收衰减影响,提高地震数据保真度和分辨率的主要方法,q值作为表征地下介质的衰减特性的重要参数,为衰减补偿处理提供了基础。但对于叠前数据而言,由于射线路径差异大、噪音水平高、深层大角度衰减严重以及频谱污染等因素的影响,进行精确且稳定的q值估计与衰减补偿存在巨大挑战。为此,本论文从精确且稳定地恢复叠前数据的AVA响应,提高分辨率出发,针对q值估计与衰减补偿方法中存在的相关问题,提出了必要的解决方案,并开展了一系列模型数据以及实际数据的测试验证了提出方法的可行性与实用性。准确的q值对地震资料的衰减补偿至关重要。然而,常用的q值估计方法往往应用于叠后数据,并且受制于与频率无关的振幅干扰项以及噪音的影响,在估算准确度、适用范围、抗噪性以及频带敏感度等方面存在局限性。研究提出一种基于对数谱面积双重差（LSADD）的q值估计方法,消除了与频率无关的振幅干扰项对估算精度的影响,并利用滑动平均的思想有效提高了抗噪性,降低了频带敏感度。同时,针对叠后数据忽略了真实射线传播路径,叠加效应畸变了原始地震波形与衰减特征,降低了估算精度的弱点,本文利用径向道（RT）变换减小了射线路径差异对估算精度的干扰,推导了q值随视速度变化的关系（qVAV）来实现叠前q值估计,并将qVAV与LSADD理论相结合,提高估算精度的同时兼顾了稳定性,进而实现了叠前数据的高精度q值估计。叠前数据的低信噪比以及衰减效应随射线路径差异变化是实施衰减补偿的另一瓶颈与难点。叠后衰减补偿技术发展最成熟,但将其应用于叠前数据会出现深层和大角度地震道补偿不足的现象,导致AVA反射特征失真。针对这些问题,本文提出一种面向叠前数据的衰减补偿方法,在正演模型的构建中引入射线路径的差异,并利用反演思想基于l范数约束实施衰减补偿,兼顾了补偿精度与抗噪性,实现了振幅补偿与相位校正,并且抬升了主频,拓宽了频带,提高了分辨率,同时有效地还原了AVA特征响应。进一步地,本文考虑了转换波数据中P波与S波射线路径和q值的差异,将PP波叠前补偿方法推广至转换波数据衰减补偿处理工作中,为叠前多波联合反演提供了精确的数据支撑。此外,针对PS波叠后数据衰减补偿需要较准确的P波与S波的速度及q值,存在一定的实际应用局限性这一问题,本文利用等效q值的思想,将P波与S波的吸收衰减效应进行等效处理,减小P波与S波速度及q值数据准备的难点,增强了补偿方法的实际可行性。最后,通过对多套模型与实际数据的衰减补偿处理,验证了本文方法的有效性。

关键词：叠前数据 q值估计衰减补偿 AVA分析分辨率

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基于深度学习的q值估计和地震衰减补偿

基于深度学习的Q值估计和地震衰减补偿

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作者：周晨中国石油大学(北京)

学位级别：博士

地下介质的非完全弹性性质会使地震波在传播过程中产生吸收衰减,造成振幅衰减和相位畸变,从而使地震数据的分辨率和保真度受到很大影响。品质因子q是量化地下介质非弹性性质最常用的物理量,是油气预测的重要指标,可以刻画地层衰减的强弱... 详细信息

地下介质的非完全弹性性质会使地震波在传播过程中产生吸收衰减,造成振幅衰减和相位畸变,从而使地震数据的分辨率和保真度受到很大影响。品质因子q是量化地下介质非弹性性质最常用的物理量,是油气预测的重要指标,可以刻画地层衰减的强弱,诸多衰减补偿方法都需要预先估计准确可靠的q值。衰减补偿是提高地震资料分辨率的重要方法,为后续的反演和解释提供可靠保障。q值估计和地震衰减补偿都是不适定的反问题,求解困难,且当噪声存在时,结果的鲁棒性较差。针对传统方法稳定性差计算复杂等问题,本论文研究了基于深度学习的q值估计和地震衰减补偿方法。传统的q值估计方法对地震资料品质要求较高,方法的计算精度受限于时间窗宽度和计算频段的选择,对于噪声比较敏感,且对于层q的估计结果不够稳定。针对传统方法中存在的问题,本论文基于深度学习的特征工程原则,借鉴之前学者使用复地震道分析衰减的经验,将原始衰减地震数据和地震包络结合作为双通道输入,使用多输入单输出的深度神经网络进行了稳定高效的q值估计。模拟数据测试验证了多输入网络相比单输入网络收敛更快的优势,与传统频率域q值估计方法在模拟数据上的测试对比,验证了本论文提出的方法精度更高抗噪性更强,通过引入迁移学习在实际资料上成功应用,也验证了本论文提出的方法具有实际应用价值。衰减补偿的本质是建立衰减地震道和无衰减地震道之间的非线性映射关系,实现衰减地震道振幅能量的恢复和相位畸变的校正。本论文研发端到端的深度神经网络在监督学习框架下进行衰减补偿,此方法不需要预先估计q值,直接建立从衰减地震数据到无衰减地震数据的映射关系,实现准确可靠的同步振幅补偿和相位校正,相比传统补偿方法中的计算过程更为简单。模拟数据测试验证了相比反q滤波方法,本文提出的监督学习衰减补偿方法精度更高对噪声鲁棒性更强,同样结合迁移学习也成功实现了对实际资料的有效补偿。考虑到监督学习对训练数据需求量大,而通过衰减模型合成的训练数据与真实地层模型及衰减传播规律存在差异,本论文提出了半监督学习下的衰减补偿方法,构建对偶式的生成对抗网络,一个网络用于衰减补偿,一个网络用于模拟衰减正演从而突破衰减模型的限制,只需要少量带标签的训练数据,就可以实现稳定精确的地震衰减补偿。此方法不需要预先估计q值,也不需要人工合成大量训练数据,数值模拟实验和实际资料应用都验证了本文提出的半监督衰减补偿方法的有效性和实用性。

关键词： q值估计地震衰减补偿深度学习监督学习半监督学习

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OBS资料转换横波q值估计研究

OBS资料转换横波Q值估计研究

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作者：吴媛媛中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

目前国内外海底地震仪(OBS)勘探技术已经相当成熟,不仅适用于海洋人工地震勘探,还适用于天然地震勘探,OBS勘探技术发挥着重要作用。在海洋地震勘探中,传统的海上检波器只能接收到纵波信息。然而,在OBS勘探中,检波器被放置在海底,因此OB... 详细信息

目前国内外海底地震仪(OBS)勘探技术已经相当成熟,不仅适用于海洋人工地震勘探,还适用于天然地震勘探,OBS勘探技术发挥着重要作用。在海洋地震勘探中,传统的海上检波器只能接收到纵波信息。然而,在OBS勘探中,检波器被放置在海底,因此OBS仪器能够同时接收到纵波信息和转换横波信息。这种观测方式使得检波器接收的信息更加丰富,从而更好地反映海底的地质现象和油气资源储存情况。通过研究转换横波,可以获得与岩石类型、饱和度和物质状态等相关的横波性质。结合纵波信息,可以有效判断岩性、预测流体类型、估计天然气水合物的储存量以及预测其分布特征。品质因子q是描述地层对地震波吸收衰减性质的重要参数,反映地震波在地层中的衰减程度。一般来说,品质因子q越大,表示地震波在地层中的衰减越小;相反,品质因子q越小,表示地震波在地层中的衰减越大。品质因子的估算研究在地震数据处理和解释中非常重要:首先,品质因子q值的准确估算是实现地震波能量补偿的关键,估算结果的准确性决定了反q滤波处理的有效性;其次,品质因子q值的估算结果越接近真实值,有利于确保地震数据的高质量。本论文介绍了地震波衰减的物理机制、表征地震波在地下介质中发生吸收衰减现象的衰减参数、影响地震波在地层中衰减的因素以及Futterman模型。基于Futterman模型利用波动方程模拟了单道VSP及OBS观测方式下的地震波场,并采用几种常用的q值估算方法(振幅衰减法、上升时间法、对数谱比法、峰值频率法、质心频移法)对模拟数据进行了对比分析,认为对数谱比法效果最佳。利用射线追踪法反演了地层的纵横波速度,计算出地震波在地下介质中的旅行时,并采用泊松比扫描技术解决了纵波和转换横波同相轴的对应问题。最后,通过纵波和转换横波的关系推导出横波品质因子估算方法。对我国南海北部陆缘的神狐海域OBS实际资料进行了滤波,球面扩散补偿,振幅均衡等处理,其纵横波q值估算结果表明含水合物地层q值具有异常特征,验证了地层品质因子q值估计结果能够判断天然气水合物储层位置。

关键词：转换横波 q值估计对数谱比法射线追踪法海底地震仪

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多智能体深度强化学习q值估计问题的研究

多智能体深度强化学习Q值估计问题的研究

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作者：孙宇航哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合。在无人机、水下无人潜航器等领域利用深度强化学习进行路径规划和群体决策成为了一个热门的研究方向。然而,在深度强化学习算法中,存在一类基于q学习的算法,该类算法在估... 详细信息

深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合。在无人机、水下无人潜航器等领域利用深度强化学习进行路径规划和群体决策成为了一个热门的研究方向。然而,在深度强化学习算法中,存在一类基于q学习的算法,该类算法在估计q值时会存在q值估计不准确的问题,从而导致算法收敛到局部最优策略,进而导致智能体做出错误的决策,同时算法的收敛速度减慢。在单智能体深度强化学习领域有许多针对q值估计相关问题的研究,通过降低高估来让智能体的决策更加准确。但在实际应用场景中,多为多智能体协同作业,单智能体深度强化学习算法往往不能适应多智能体系统,因此对多智能体深度强化学习中q值估计进行研究十分重要。针对多智能体深度强化学习算法,本文在MADDPG算法的基础上进行改进,提出了一个新的多智能体深度强化学习算法:多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法(MAD4PG)。通过在每个智能体的价值网络中额外加入一个价值网络,进一步缓解了深度强化学习在多智能体系统中q值估计不准确的问题,提升了算法收敛时智能体的得分,并在某些场景下可以提升算法的收敛速度。同时,延迟更新每个智能体策略网络的参数,使得智能体在训练时稳定地朝着最优策略方向更新参数,进一步提升了算法收敛时智能体的得分。为了提升MAD4PG算法的收敛速度,本文还将经验重放的思想用于该算法,形成了PER-MAD4PG算法。实验结果表明,优先经验重放技巧可以加快MAD4PG算法的训练速度。通过实验对比,表明了本文提出的PER-MAD4PG算法可以使得智能体在纯合作任务合作导航以及合作竞争的任务物理欺骗中都能获得更高的分数,同时算法的收敛速度相较于原算法也有一定的提升,PER-MAD4PG算法具有更好的综合表现。

关键词：深度强化学习多智能体 q值估计优先经验重放

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基于模块强化学习的信息传递与q值估计研究

基于模块强化学习的信息传递与Q值估计研究

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作者：蔡梦璋中国科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,深度强化学习技术在围棋、麻将、星际争霸等复杂游戏任务上取得了成功应用。进一步地,研究者开始探索运用强化学习算法来解决更为复杂的决策问题,如机器人控制、交通信号控制、电力调度等。然而,由于现实任务更具多样性和复杂性... 详细信息

近年来,深度强化学习技术在围棋、麻将、星际争霸等复杂游戏任务上取得了成功应用。进一步地,研究者开始探索运用强化学习算法来解决更为复杂的决策问题,如机器人控制、交通信号控制、电力调度等。然而,由于现实任务更具多样性和复杂性,基于单一智能体建模的强化学习方法往往面临着难以求解最优策略的问题。一种有效的解决方案是将整个决策控制器抽象为具有不同功能的实体,从而将原始问题转换为多智能体系统问题。但在转换为多智能体的过程中,现有方法往往忽略了系统内实体间的共性,导致其需要为每个智能体分别训练策略。因此,本文引入模块化强化学习作为新的学习方式,从而将整个决策控制器抽象为多个具有相同功能的模块,同时借助表征信息的不同来体现不同实体的差异性。得益于各个模块间的高度相似性,仅需训练一种策略即可实现整个智能体系统的调度,其训练过程也更为高效稳定。针对复杂系统中智能体的模块化强化学习这一任务设计相关算法,本文的主要工作及贡献如下:·本文针对复杂环境下的决策问题提出了一种基于注意力机制的模块化强化学习方法。该方法将复杂环境中的智能体抽象为具有相同功能的模块,并用基于注意力机制的嵌入方法来实现不同模块间的信息差异化表征。实验证明,在基于MuJoCo修改而来的复杂机器人控制环境中,该方法的性能超越了现有的多任务强化学习算法和模块化强化学习算法。·本文提出了一种基于注意力机制的模块化强化学习信息处理方法。该方法能够将模块间相对关系嵌到注意力网络中,并从智能体的输入信息中提取出不同模块间的相互注意力关系。之后基于注意力计算出模块间交互信息的权重,再对信息进行加权和后续传递。实验证明该方法在信息传递效率以及表征上要优于基于图的信息传递机制。·本文提出了一种基于模块化强化学习在q值(即动作价值)改进的算法。通过引入随机权重分配机制,能够更好评估模块的q值,保证稳定且高效的训练。该方法也同样适用于目前所有主流的Actor-Critic强化学习算法。通过在MuJoCo与DM-control等机器人控制任务中的实验证明该方法在性能上超越了以往的集成学习方法,并且能够有效提升相应强化学习算法的性能与稳定性。

关键词：模块化强化学习注意力机制 q值估计局部信息提取

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基于衰减函数低秩约束的q值估计方法

基于衰减函数低秩约束的Q值估计方法

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2023年中国地球科学联合学术年会

作者：殷瑛莫侗桐罗任王本锋同济大学海洋与地球科学学院

由于噪声干扰、频带范围选择及衰减强弱等因素的影响,常规q值估计方法的精度及稳定性有待进一步提高。本文分析观测子波和参考子波振幅谱之间的关系,其对应衰减函数满足低秩性质。因此,构建衰减函数满足的目标方程,并添加低秩约束,利用... 详细信息

由于噪声干扰、频带范围选择及衰减强弱等因素的影响,常规q值估计方法的精度及稳定性有待进一步提高。本文分析观测子波和参考子波振幅谱之间的关系,其对应衰减函数满足低秩性质。因此,构建衰减函数满足的目标方程,并添加低秩约束,利用阻尼奇异谱分析方法对衰减函数进行迭代高精度估计。利用估计的衰减函数,通过线性拟合方法对q值进行估计。层状介质模拟数据和实际资料处理结果表明,衰减函数低秩约束方法能够得到精度高、稳定性好的q值估计结果,有利于后续高精度地震数据处理及解释。

关键词：衰减函数低秩约束 q值估计

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