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利用改進(jìn)的F-K變換法提取瑞雷波的頻散曲線

發(fā)布時(shí)間:2018-04-19 08:35

  本文選題:頻散曲線 + F-K變換; 參考:《地球物理學(xué)進(jìn)展》2017年01期


【摘要】:瑞雷波成像能夠有效的探測(cè)近地表的橫波速度結(jié)構(gòu),準(zhǔn)確的提取瑞雷波的頻散曲線是該技術(shù)的關(guān)鍵.F-K變換法是一種常見的提取頻散曲線的方法,然而傳統(tǒng)的F-K變換法由于受到震源頻帶范圍和介質(zhì)濾波作用的影響,計(jì)算的頻散能量通常集中在較窄的頻帶范圍內(nèi),其余頻帶的能量受到壓制,因此提取出的頻散曲線頻帶范圍較窄,高階模式不易識(shí)別,為了克服這種缺陷,我們提出一種改進(jìn)的F-K變換法,提高了該方法提取高階模式頻散曲線的能力.在本文中,我們首先介紹了改進(jìn)的F-K變換法的原理與計(jì)算步驟,然后分別利用傳統(tǒng)的和改進(jìn)的F-K變換法對(duì)理論模型正演模擬和實(shí)際采集的瑞雷波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將兩種方法得到的頻散能量圖進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明改進(jìn)的F-K變換法能夠呈現(xiàn)出分辨率更高的頻散信息,保證了高階模式頻散曲線的有效提取.
[Abstract]:Rayleigh wave imaging can effectively detect the velocity structure of shear wave near the surface. Accurate extraction of Rayleigh wave dispersion curve is the key of this technique. F-K transform is a common method to extract dispersion curve.However, because the traditional F-K transform method is affected by the range of the source frequency band and the filtering effect of the medium, the calculated dispersion energy is usually concentrated in the narrower frequency band, and the energy of the remaining frequency band is suppressed.Therefore, the frequency band range of the extracted dispersion curve is narrow and the high-order pattern is difficult to be recognized. In order to overcome this defect, we propose an improved F-K transform method, which improves the ability of this method to extract the high-order mode dispersion curve.In this paper, we first introduce the principle and calculation steps of the improved F-K transform method, and then use the traditional and improved F-K transform method to process the Rayleigh wave data from the forward simulation of the theoretical model and the actual collection, respectively.The results show that the improved F-K transform method can present higher resolution dispersion information and ensure the efficient extraction of high-order mode dispersion curves.
【作者單位】: 長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41374145) 中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目(DD20160060)共同資助
【分類號(hào)】:P631.4

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本文編號(hào):1772361

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