地震子波 数字信号实验报告
地震波的模拟实验报告
地震波的模拟实验报告地震是一种由地壳运动引起的自然现象,常常给人类带来巨大的破坏。
为了更好地了解地震的特性,科学家们进行了一系列地震波模拟实验。
本实验报告旨在通过模拟实验,研究地震波的产生和传播规律,并总结实验结果。
实验目的:1. 模拟地震波的产生过程;2. 研究地震波在不同介质中的传播特点;3. 分析地震波传播路径和速度的变化规律。
实验材料和设备:1. 地震模拟器;2. 地震波传播介质模型;3. 地震波检测仪器。
实验步骤:1. 准备地震波传播介质模型:选择适合的材料,如模型土壤或岩石,并按照实验要求制作模型;2. 安装地震模拟器:将地震模拟器正确安装在地震波传播介质模型上,并调整合适的参数;3. 设置地震模拟器参数:根据需要模拟的地震波强度和频率,设置地震模拟器的振动参数;4. 开始实验:启动地震模拟器,观察地震波在介质模型中的传播情况;5. 数据记录与分析:使用地震波检测仪器记录地震波传播过程,并对数据进行分析。
实验结果与讨论:通过实验我们得到了以下结果:1. 地震波的产生:地震波是由地壳运动引起的,可以分为P波、S 波和表面波等。
P波是纵波,传播速度较快;S波是横波,传播速度比P波慢;表面波是沿地表传播的波动。
2. 地震波传播介质对传播特性的影响:不同的介质对地震波的传播速度和路径有明显影响。
岩石等坚硬介质中,地震波速度较快,传播路径直接,而在土壤等松散介质中,地震波传播速度较慢,路径会有所弯曲。
3. 地震波的传播路径:地震波具有直线传播和弯曲传播两种形式。
直线传播主要出现在坚硬介质中,而弯曲传播则在软弱介质中较为常见。
4. 地震波传播速度的变化规律:在同一介质中,地震波的传播速度基本保持不变。
然而,当地震波由一种介质传播到另一种介质时,传播速度会发生改变。
结论:通过本次地震波模拟实验,我们深入了解了地震波的产生和传播规律。
实验结果表明,在不同介质中,地震波传播速度和路径会发生变化。
此外,地震波的传播过程中也产生了其他类型的波动,如P波、S 波和表面波等。
地震实验报告
地震实验报告地震实验报告地震是一种自然现象,是地球内部能量释放的结果。
它给人类带来了巨大的破坏和伤害。
为了更好地了解地震的特点和对建筑物的影响,我们进行了一系列地震实验。
实验一:地震波传播我们首先进行了地震波传播的实验。
在实验室中,我们利用地震模拟装置产生了一系列地震波。
通过地震仪器,我们记录了不同距离和介质中地震波的传播速度和幅度变化。
实验结果显示,地震波在固体介质中传播速度较快,而在液体介质中传播速度较慢。
同时,地震波的幅度会随着传播距离的增加而逐渐减小。
这些实验数据为我们进一步研究地震的传播机制和地震波的衰减提供了重要的参考。
实验二:建筑物抗震性能为了研究建筑物在地震中的抗震性能,我们设计了一座模型建筑物,并进行了地震模拟实验。
我们使用了不同材料和结构的建筑模型,模拟了不同地震强度下的地震波。
实验结果显示,建筑物的抗震性能与其结构和材料的选择密切相关。
钢筋混凝土结构的建筑物在地震中表现出较好的抗震能力,而木结构的建筑物则容易受到较大破坏。
此外,增加建筑物的抗震支撑和减震装置可以显著提高其抗震性能。
实验三:地震预警系统地震预警系统是一种通过监测地震前兆来提前发出警报的技术。
为了验证地震预警系统的可行性,我们进行了一系列实验。
实验中,我们设置了多个地震监测点,通过监测地震波的传播速度和幅度变化来判断地震的发生和强度。
当地震前兆出现时,系统会自动发出警报,提醒人们采取相应的防护措施。
实验结果显示,地震预警系统在一定程度上可以提前几秒到几十秒地预警地震的发生,为人们逃生和采取防护措施提供了宝贵的时间。
结论通过一系列地震实验,我们深入了解了地震的特点和对建筑物的影响。
地震波传播的实验结果为我们研究地震机制提供了重要的数据。
建筑物抗震性能的实验结果提示我们在设计和建造建筑物时应注重结构和材料的选择,以提高其抗震能力。
地震预警系统的实验结果表明,它可以在一定程度上为人们提供预警和保护。
然而,地震仍然是一种难以预测和控制的自然灾害。
地震模拟小实验报告
一、实验背景地震是一种常见的自然灾害,给人类生活带来极大的破坏。
为了提高人们对地震的认识,增强防震减灾意识,我们进行了一次地震模拟小实验。
二、实验目的1. 了解地震的成因和传播过程;2. 增强防震减灾意识,提高自救互救能力;3. 掌握地震模拟实验的操作方法。
三、实验原理地震是地壳岩石在应力作用下发生突然破裂,释放出巨大能量,产生地震波的一种地质现象。
地震波分为纵波(P波)和横波(S波),其中纵波传播速度快,横波传播速度慢。
当地震波传播到地面时,会引起地面的震动。
四、实验材料1. 地震模拟仪(含震源、地震波传播通道、接收器等);2. 模拟地震波传播的沙子;3. 模拟地面的木板;4. 量角器、尺子等测量工具。
五、实验步骤1. 准备实验场地,将沙子铺在木板上,形成模拟地壳;2. 将地震模拟仪放置在沙子中心,作为震源;3. 启动地震模拟仪,模拟地震波传播;4. 观察地震波在沙子中的传播过程,记录沙子表面震动的幅度;5. 使用量角器和尺子测量地震波传播的距离;6. 记录实验数据,分析地震波传播规律。
六、实验结果与分析1. 实验过程中,当启动地震模拟仪后,沙子表面出现明显的震动,模拟地震波传播;2. 观察到地震波在沙子中传播的速度较快,传播过程中沙子表面震动幅度逐渐减小;3. 通过测量,地震波传播的距离与沙子厚度成正比,即沙子越厚,地震波传播距离越远;4. 实验结果表明,地震波在传播过程中会受到介质的影响,传播速度和幅度都会发生变化。
七、实验结论1. 地震波在传播过程中会受到介质的影响,传播速度和幅度都会发生变化;2. 地震波传播速度与传播介质有关,介质越硬,传播速度越快;3. 地震波在传播过程中会衰减,传播距离越远,衰减越明显;4. 通过地震模拟实验,增强了我们对地震的认识,提高了防震减灾意识。
八、实验总结本次地震模拟小实验让我们直观地了解了地震的成因和传播过程,提高了防震减灾意识。
在实验过程中,我们学会了地震模拟仪的操作方法,为今后进行类似实验奠定了基础。
数值模拟实验报告
数值模拟实验报告⼀、实验题⽬地震记录数值模拟的这⼏模型法⼆、实验⽬的学握褶枳模型基本理论、实现⽅法与程序编制,由褶积模型初步分析地震信号的分辨率问题三、实验原理1、褶枳原理地震勘探的震源往往是带宽很宽的脉冲,在地⼘?传播、反射、绕射到测线,传播经过中⾼频衰减,能量被吸收。
吸收过程町以看成滤波的过程,滤波町以⽤褶枳完成。
在滤波中,反射系数与震源强弱关联,吸收作⽤与⼦波关联。
最简单的地震记录数值模拟,可以看成反射系数与⼦波的褶积。
通常,反射系数是脉冲,⼦波取雷克⼦波。
(1) 雷克⼦波Wave(t) = (1 — 2n 2f 2t 2)e _21t2f2t2(2) 反射系数:回 arflctfzlJ 1 z = z 反射杯(0 z = others(3) 褶积公式:数值模拟地廉记录trace(t):trace) t) =rflct(t)*wave(t)反射系数的参数由z 变成了 t,怎么实现?在简单⽔平层介质,分垂直和⾮垂直⼊射两种实现,分别如图1和图2所⽰。
1)垂直⼊射:2h t= Y图⼀垂直⼊射2、褶枳⽅法(1) 离散化(数值化)计算机数值模拟要求⾸先必须针对连续信⽯离散化处理。
反射系数在空间模型中存在,不同深度反射系数不同,是深度的函数。
⼦波是在时间记录上⼀延续定时间的信号,是时间的概念。
在离散化时,通过深度采样完成反射系数的离散化,通过时间⾤样完成⼦波的离散化。
如果记录是Trace(t),则记录是时间的函数,以时间采样离散化。
时间采样间距以At 表⽰,深度采样间距以Az 表⽰。
在做多道的数值模拟时,还有横向x 的概念,横向采样间隔以Ax 表⽰。
离散化的实现:t=ltxAt ; x=lxxAx : z=lzxAz 或:lx=x/Ax; lz=z/4z(2) 离散序列的褶积0 trace (It) = Xitao =-oo rflct(Itao) x wave(It — Itao)四、实验内容1、垂直⼊射地震记录数值模拟的褶积模型:2)⾮垂直⼊射:2Vh 2 + x 2 t = -----------------图⼆⾮垂直⼊射2、⾮垂直⼊射地震记录数值模拟的褶积模型:3、点绕対的地震记录数值模拟的褶积模型:五、⽅法路线根据褶枳模型的实验原理编写C++程序,完成对于垂直⼊射波的褶积。
关于地震的实验报告
一、实验目的1. 了解地震的基本原理和地震波的传播特性;2. 通过模拟实验,观察地震波在不同介质中的传播现象;3. 掌握地震波的检测和记录方法。
二、实验原理地震是一种地球内部能量释放的现象,当能量释放时,会形成地震波。
地震波分为纵波(P波)和横波(S波),它们在不同介质中的传播速度和衰减特性不同。
本实验通过模拟地震波在不同介质中的传播,观察地震波的传播现象。
三、实验器材1. 地震模拟仪;2. 纵波和横波发射器;3. 水槽、沙槽、木槽等不同介质;4. 振动传感器;5. 记录仪;6. 电脑及数据采集软件。
四、实验步骤1. 准备实验器材,将地震模拟仪放置在实验台上;2. 将水槽、沙槽、木槽等不同介质放置在地震模拟仪下方;3. 将振动传感器固定在实验台上,确保其与地震模拟仪平行;4. 打开地震模拟仪,启动纵波发射器,观察地震波在不同介质中的传播现象;5. 记录地震波在各个介质中的传播时间、振幅和衰减情况;6. 重复步骤4,观察横波在不同介质中的传播现象;7. 将实验数据输入电脑,使用数据采集软件进行分析。
五、实验结果与分析1. 实验结果显示,纵波在不同介质中的传播速度不同,其中在固体中传播速度最快,在液体中次之,在气体中最慢;2. 横波在不同介质中的传播速度也不同,其中在固体中传播速度最快,在液体中不能传播,在气体中传播速度最慢;3. 地震波在介质中的传播过程中,振幅和衰减程度不同,这与介质的密度、弹性模量等因素有关;4. 实验结果表明,地震波在不同介质中的传播特性与地震灾害的分布和传播规律密切相关。
六、实验结论1. 通过本次实验,我们了解了地震的基本原理和地震波的传播特性;2. 实验结果表明,地震波在不同介质中的传播速度、振幅和衰减程度不同,这与介质的密度、弹性模量等因素有关;3. 地震波在不同介质中的传播特性与地震灾害的分布和传播规律密切相关,为地震预测和防灾减灾提供了理论依据。
七、实验注意事项1. 实验过程中,确保实验器材安全可靠,防止发生意外事故;2. 操作地震模拟仪时,注意力度适中,避免过度振动;3. 实验数据采集过程中,确保传感器与地震模拟仪平行,以保证实验结果的准确性;4. 实验结束后,及时整理实验器材,保持实验环境整洁。
地震面波实验报告
一、实验目的1. 了解地震面波的产生原理和传播特点;2. 掌握地震面波勘探方法;3. 熟悉地震面波实验仪器和操作方法;4. 培养实际操作能力和分析数据的能力。
二、实验原理地震面波是地震波的一种,主要在地表传播。
当地震发生时,地下岩层断裂错位释放出巨大的能量,激发出一种向四周传播的弹性波,即地震波。
地震波主要分为体波和面波。
体波可以在三维空间中向任何方向传播,而面波则主要在地表传播。
地震面波的产生原理是:当体波到达岩层界面或地表时,会产生沿界面或地表传播的幅度很大的波,称为面波。
面波传播速度小于体波,因此往往最后被记录到。
地震面波分为瑞雷波(Rayleigh wave)和勒夫波(Love wave)两种。
三、实验仪器1. 地震勘探仪:用于采集地震波数据;2. 震源:产生地震波;3. 接收器:接收地震波信号;4. 数据采集系统:用于记录和存储地震波数据;5. 计算机软件:用于处理和分析地震波数据。
四、实验步骤1. 安装地震勘探仪:将地震勘探仪放置在实验场地,确保仪器稳定;2. 设置震源:在实验场地选择合适的位置设置震源;3. 设置接收器:将接收器放置在震源周围,确保接收器与震源之间的距离合适;4. 采集数据:启动地震勘探仪,记录地震波数据;5. 数据处理:使用计算机软件对采集到的地震波数据进行处理和分析;6. 结果分析:根据实验结果,分析地震面波的产生原理和传播特点。
五、实验结果与分析1. 地震面波的产生原理:实验结果表明,地震面波的产生与体波到达岩层界面或地表有关。
当体波到达界面或地表时,会产生沿界面或地表传播的面波;2. 地震面波的传播特点:实验结果表明,地震面波在传播过程中,其速度小于体波,且振幅较大。
在地震勘探中,面波可以作为重要的勘探手段;3. 地震面波勘探方法:实验结果表明,地震面波勘探方法在实际应用中具有较高的分辨率和准确性。
六、实验结论通过本次地震面波实验,我们了解了地震面波的产生原理和传播特点,掌握了地震面波勘探方法,熟悉了地震面波实验仪器和操作方法。
地震监测实验报告
地震监测实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过地震监测仪器对地震波进行监测和记录,分析地震
波的振幅、周期、波形等参数,从而深入了解地震活动的规律和特点。
二、实验设备和方法
1. 实验设备:地震监测仪器、地震波发生器、计算机等。
2. 实验方法:首先对地震监测仪器进行校准和设置,然后启动地震
波发生器,产生一系列地震波,并使用监测仪器进行实时监测和记录。
最后,通过分析监测数据,得出实验结论。
三、实验步骤
1. 设备校准:确保地震监测仪器的准确性和稳定性。
2. 实验设置:选择合适的地震波发生器参数,并设置监测仪器采样
频率等参数。
3. 实验记录:启动地震波发生器,开始监测和记录地震波数据。
4. 数据分析:对监测到的地震波数据进行处理和分析,提取有用信息。
5. 实验结论:根据数据分析结果,总结地震波的特点和规律。
四、实验数据分析
通过实验监测到的地震波数据显示,地震波的振幅随时间的变化呈
现明显的波动,周期大致在1-10秒之间。
波形呈现出明显的震荡特征,且振幅存在逐渐减弱的趋势。
五、实验结论
根据地震监测实验的数据分析,我们得出以下结论:地震波的振幅、周期和波形等参数可以反映地震活动的程度和性质,对地震灾害的预
防和防范具有重要意义。
六、实验总结
通过本次地震监测实验,我们深入了解了地震波的特点和规律,提
高了对地震活动的认识,并为今后的地震监测和预警工作提供了重要
参考。
七、参考文献
1. 地震学原理
2. 地震波监测技术手册
3. 地震灾害防范规定
结束。
地震的小实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的通过本次实验,我们旨在了解地震产生的原因,掌握地震波的传播特点,并学会使用地震模拟仪器进行地震模拟实验。
二、实验原理地震是地球内部能量积累到一定程度后突然释放的结果,地震波在地球内部传播时,会受到介质密度、弹性模量等因素的影响。
本次实验利用地震模拟仪器模拟地震波的传播过程,通过观察地震波在模拟介质中的传播速度、振幅等参数,分析地震波传播的特点。
三、实验仪器与材料1. 地震模拟仪器:包括地震波发射器、地震波接收器、地震波传播介质(如沙子、泥土等)、地震波传播路径、计时器等。
2. 实验材料:沙子、泥土、水、塑料薄膜、小木棒、尺子等。
四、实验步骤1. 准备实验材料:将沙子、泥土、水、塑料薄膜等材料准备好。
2. 设置实验场地:在实验场地铺设塑料薄膜,将沙子、泥土、水等材料均匀铺在薄膜上,形成地震波传播介质。
3. 设置地震波发射器:将地震波发射器放置在实验场地的一端,确保其稳定。
4. 设置地震波接收器:在地震波传播路径的另一端设置地震波接收器,确保其稳定。
5. 进行实验:启动地震波发射器,观察地震波在介质中的传播情况,记录地震波的振幅、传播速度等参数。
6. 改变介质:分别使用沙子、泥土、水等不同介质进行实验,观察地震波在不同介质中的传播特点。
7. 分析实验数据:根据实验数据,分析地震波在不同介质中的传播速度、振幅等参数,总结地震波传播的特点。
五、实验结果与分析1. 实验数据(1)沙子介质:地震波传播速度为1.5m/s,振幅为0.5cm。
(2)泥土介质:地震波传播速度为1.2m/s,振幅为0.4cm。
(3)水介质:地震波传播速度为1.0m/s,振幅为0.3cm。
2. 实验分析(1)地震波传播速度与介质密度、弹性模量等因素有关。
实验结果显示,地震波在沙子、泥土、水等介质中的传播速度依次降低,这与介质的密度、弹性模量等因素有关。
(2)地震波传播振幅与介质密度、弹性模量等因素有关。
实验结果显示,地震波在沙子、泥土、水等介质中的振幅依次降低,这与介质的密度、弹性模量等因素有关。
地震学实验报告(3篇)
第1篇实验名称:地震波传播特性研究实验目的:1. 了解地震波的传播特性。
2. 掌握地震波的记录和分析方法。
3. 熟悉地震仪器的使用。
实验时间:2023年X月X日实验地点:地震实验室实验仪器:地震仪、地震波记录系统、地震波发生器、传感器、信号放大器、计算机等。
实验原理:地震波是一种弹性波,主要包括纵波(P波)和横波(S波)。
地震波在地球内部传播时,会携带地震源的信息,通过分析地震波的传播特性,可以了解地震的成因、震源位置和震级等信息。
实验步骤:一、地震波发生器的安装与调试1. 将地震波发生器安装在实验室内,确保其固定牢固。
2. 调整地震波发生器的频率和振幅,使其符合实验要求。
3. 连接地震波发生器与传感器,确保信号传输稳定。
二、传感器的布置与连接1. 在实验室内布置多个传感器,确保其分布均匀。
2. 将传感器与信号放大器连接,放大地震波信号。
3. 将放大后的信号输入地震仪,记录地震波传播过程。
三、地震波记录与分析1. 启动地震仪,记录地震波传播过程中的纵波和横波信号。
2. 利用地震波记录系统,对地震波信号进行放大、滤波、数字化等处理。
3. 分析地震波传播过程中的速度、振幅、频率等参数,了解地震波的传播特性。
四、实验结果与讨论1. 根据实验数据,绘制地震波传播曲线,分析地震波在实验室内传播过程中的速度、振幅、频率等参数。
2. 比较不同传感器的记录结果,分析地震波在实验室内传播过程中的传播路径和传播速度。
3. 结合地震学理论,对实验结果进行讨论,分析地震波在地球内部传播的规律。
实验结果:一、地震波传播速度实验结果显示,地震波在实验室内传播速度约为V=2000m/s,与理论值相符。
二、地震波振幅与频率实验结果显示,地震波在传播过程中的振幅逐渐减弱,频率逐渐降低,符合地震波传播规律。
三、地震波传播路径通过分析不同传感器的记录结果,发现地震波在实验室内传播过程中,传播路径基本呈直线,说明实验室内环境对地震波传播的影响较小。
地震资料数字处理实验一
m0
x(m )r (k m )
j
M
k 0,1,
,L
二、实验原理
1 ) 地 层 反 射 信 号 =( 互 相 关 C r o s s _ C o r r e l a t i o n ) 函 数 3、 (
R ( m ) x ( n )y ( n m ) xy
实验课程 —地震资料数字处理
实验项目一(相关分析)
震源脉冲(持续时间极短)传播 到弹性区起始边界时,已经变成 了有一定延续时间(如80ms)的 稳定波形——地震子波
地层对震源脉冲的改造作用
震源脉冲
震源爆炸使地下介质形成三 个球型区域的水平切片图
ห้องสมุดไป่ตู้
地震子波
用自相关法求地震子波的理论依据:
设x(t)为地震记录,b(t)为地震子波,假设反射系数r(t) 是白噪声序列,则
x ( k ) s i n [ 2 ( f a k t ) k t ] ,0 k , 1 , 2 , , 6 0 0 0 1
取 tm 4 s , f 1 0 H z , f 1 0 0 H z , T 6 s , a ( ff 2 1 ) / ( 2 T ) 1 2
三、实验内容
2、 计算采集信号
设反射系数为文件1,从文件1中读反射系数存入 数 组 r j ( k ) ,计算扫描信号与反射系数的褶积,得采集信号并 写入文件2。 画出剖面图检查其正确性。
y j (k ) rj (k ) * x(k )
m0
x(m )r (k m )
j
M
k 0,1,
二、实验原理
线性扫描信号的表达式为:
地震角度分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟地震波传播,分析地震波在地质介质中的传播特性,研究地震波的传播速度、衰减、波型变化等参数,为地震监测、震源定位和地震灾害预测提供理论依据。
二、实验原理地震波是一种在地球内部传播的机械波,主要包括纵波(P波)和横波(S波)。
地震波在传播过程中,会受到地质介质的物理、化学和力学性质的影响,导致波速、衰减和波型发生变化。
本实验通过模拟地震波在均质介质中的传播,分析地震波的特性。
三、实验仪器与设备1. 地震波模拟系统:包括地震波发生器、地震波接收器、数据采集器等。
2. 地震波传播介质:采用均质介质,如沙土、水泥等。
3. 测量工具:钢尺、卷尺、秒表等。
四、实验步骤1. 准备实验场地:选择一块平坦、开阔的场地,铺设均质介质,并确定实验路线。
2. 设置实验装置:将地震波发生器放置在实验路线起点,地震波接收器放置在终点,数据采集器连接各接收器。
3. 发射地震波:启动地震波发生器,产生地震波,记录地震波发射时间。
4. 接收地震波:地震波传播到接收器处,记录地震波接收时间。
5. 测量传播距离:使用钢尺或卷尺测量地震波传播距离。
6. 数据采集与处理:将地震波接收时间、传播距离等数据输入数据采集器,进行数据处理和分析。
7. 实验重复:重复以上步骤,进行多次实验,以减小误差。
五、实验结果与分析1. 地震波传播速度:通过实验数据,计算地震波在不同地质介质中的传播速度。
实验结果表明,地震波在均质介质中的传播速度与介质的物理、化学和力学性质有关。
2. 地震波衰减:分析地震波在传播过程中的衰减情况,发现地震波在传播过程中,能量逐渐减弱,衰减程度与介质的物理、化学和力学性质有关。
3. 地震波波型变化:观察地震波在传播过程中的波型变化,发现地震波在传播过程中,波速、振幅和波形发生变化,这与介质的物理、化学和力学性质有关。
4. 实验误差分析:通过多次实验,分析实验误差来源,包括仪器误差、环境误差、人为误差等。
地震实验报告
一、实验目的本次实验旨在模拟地震发生的过程,通过实验观察地震波在介质中的传播特性,分析地震波的振幅、频率、速度等参数,了解地震波的传播规律,为地震预测和防震减灾提供理论依据。
二、实验原理地震是由于地壳内部应力积累到一定程度后突然释放而引起的震动现象。
地震波是地震发生时,地壳内部能量传播的方式。
根据地震波的传播方式,可以分为纵波(P波)和横波(S波)两种。
纵波可以通过固体、液体和气体传播,而横波只能通过固体传播。
本实验主要研究纵波和横波在实验装置中的传播特性。
三、实验仪器与设备1. 地震波模拟装置:用于产生地震波,包括地震波发生器、振动台、放大器等;2. 地震波接收器:用于接收地震波,包括加速度计、位移传感器等;3. 数据采集系统:用于采集地震波数据,包括数据采集卡、计算机等;4. 分析软件:用于分析地震波数据,如MATLAB、Origin等。
四、实验步骤1. 连接实验装置,确保各部件工作正常;2. 将地震波模拟装置中的地震波发生器设置为特定的振幅和频率,产生地震波;3. 将振动台放置在实验装置的底部,将地震波接收器放置在振动台上;4. 启动数据采集系统,开始采集地震波数据;5. 改变地震波发生器的振幅和频率,重复步骤3-4,采集不同条件下的地震波数据;6. 利用分析软件对采集到的地震波数据进行处理和分析。
五、实验结果与分析1. 振幅分析通过对采集到的地震波数据进行振幅分析,发现地震波在传播过程中振幅逐渐减小。
这是因为地震波在传播过程中,能量逐渐分散,导致振幅减小。
同时,振幅与地震波传播距离成正比,即传播距离越远,振幅越小。
2. 频率分析通过对采集到的地震波数据进行频率分析,发现地震波在传播过程中频率逐渐降低。
这是因为地震波在传播过程中,能量逐渐分散,导致频率降低。
同时,频率与地震波传播速度成反比,即传播速度越快,频率越高。
3. 速度分析通过对采集到的地震波数据进行速度分析,发现地震波在固体介质中的传播速度最快,其次是液体,最后是气体。
地震数值模拟实验报告
本科生实验报告实验课程数值模型模拟学院名称地球物理学院专业名称勘查技术与工程学生姓名ZRY学生学号指导教师实验地点624实验成绩二〇一五年4月二〇一五年5月成都理工大学《地震数值模拟》实验报告实验二叠加地震记录的相移波动模拟实方程正演验摘要利用C语言编制地质模型的相移波动方程正演模拟,改变绕射点位置、速度,再做正演模拟。
关键字:地震模型;正演记录1.1实验目的掌握各向同性介质任意构造、水平层状速度结构地质模型的相移波动方程正演模拟基本理论、实现方法与程序编制,由正演记录初步分析地震信号的分辨率。
1.2实验内容1、基本要求:(1)点绕射构造和水平层状速度模型(参数如图1 所示)的正演数值模拟;1)削波的正演;2)无削波的震正演;(2)计算中点和两个边界的信号位置,分析实验结果的正确性;(3)做同样模型的褶积模型数值模拟,对比分析分析两者的异同。
(4)改变绕射点位置、速度,再做正演模拟。
2、较高要求:(1)使用雷克子波做爆炸源,对三个不同的主频:25hz、50hz 和75hz 分别做点绕射模型的正演模拟;(2)设计复杂反射构造模型,再做正演模拟。
1.3实验原理1、地震波传播的波动方程设(x,z)为空间坐标,t 为时间,地震波传播速度为v(x,z),则二位介质中任意位置、任意时刻的地震波场为p(z,x,t):压缩波——纵波。
则二维各向同性均匀介质中地震波传播的遵循声波方程为()2、傅里叶变换的微分性质p(t)与其傅里叶变换的P(ω)的关系:则有时间微分性质ω 为频率,ω=2π/T,T 为周期。
同理有空间微分性质:k 为频率,k=2π/λ,λ为波长。
3、地震波传播的相移外推公式令速度v 不随x 变化,只随z 变化,则利用傅里叶变换微分性质(3)和(4)式,把波动方程(1)式变换到频率-波数域,得:或:令:则(5)式的解为:包括上行波和下行波两项。
正演模拟取上行波:若和间隔为△Z ,速度v(z) 在此间隔内不随Z 变的常数,(7)式实现波场从到的延拓,即:在深度Zj+1 开始向上延拓到Zj,若延拓深度为零,即:∆Z= Z j+1-Z j=0,则对于任意深度Z j+1 到Z j 的延拓,可得正演模拟中地震波的传播方程(延拓公式)4、初始条件和边界条件按照爆炸界面理论,反射界面震源在t=0 时刻同时起爆,此时刻的波场就是震源。
地震子波波形显示
地震子波波形显示及一维地震记录合成一、实验目的1、认识地震子波(以雷克子波为例),对子波有直观的认识。
2、利用线性褶积公式合成一维地震记录。
二、实验内容1、雷克子波:零相位子波源:()()t f e t w m t f m πγπ2cos 22/2-= 程序:fm=30;r=3;t=0.002;for n=1:200w(n)=exp(-(2*pi*fm/r)^2*(t*n)^2)*cos(2*pi*fm*t*n);endfigure(1),plot(w);图像(1):图(1)最小相位子波:()()t f e t w m t f m πγπ2sin 22/2-= 程序:fm=10;r=3;t=0.002;for n=1:200w(n)=exp(-(2*pi*fm/r)^2*(t*n)^2)*sin(2*pi*fm*t*n);endfigure(1),plot(w);图像:图(2)其中m f 代表子波的中心频率,γ代表子波宽度,随着γ的增大,子波能量后移,当γ=7时,最小相位子波可视为混合相位子波。
因而若将最小相位子波中γ=7,则可以间接地得到混合相位子波的图形为:图(3)从图(3)中可以看出,经过改变 的值后,整个雷克子波的能量发生了明显的后移;从一定程度上可以反映最小能量子波、混合能量子波、最大能量子波的图像上的区别是能量集中区域上的不同。
2、利用线性褶积公式合成一维地震记录(1)利用零相位雷克子波作为震源合成一维地震记录:程序:fm=30;r=3;t=0.002;for n=1:200w(n)=exp(-(2*pi*fm/r)^2*(t*n)^2)*cos(2*pi*fm*t*n);endfor j=1:500r(j)=0;endr(100)=1.0;r(200)=-0.7;r(300)=0.5;r(400)=0.4;r(500)=0.6; 对地层界面的反射系数进行设定for j=1:699f(j)=0;for i=1:500if(j-i>0&&j-i<200)f(j)=f(j)+r(i)*w(j-i); 褶积的主要过程endendendfigure(2),plot(f);图像:图(4)在这个一维地震记录图像上可以看出,除了100、200、300、400、500这些存在反射系数的点上发生了变化,在这些点的周围也发生了些许的变化。
地震仪实验报告
实验名称:地震仪原理与操作实验目的:1. 了解地震仪的工作原理和构造。
2. 掌握地震仪的操作方法。
3. 通过实验,加深对地震波传播特性的理解。
实验时间:2023年X月X日实验地点:XX大学物理实验室实验仪器:地震仪、电脑、信号发生器、示波器等。
实验人员:XXX、XXX、XXX实验原理:地震仪是一种用于记录地震波信号的仪器。
地震波在地球内部传播时,会产生纵波(P波)和横波(S波)。
地震仪通过检测这两种波在地面上的振动,将振动信号转换为电信号,再通过电脑处理和分析,得出地震波的特性参数。
实验步骤:1. 准备工作(1)检查地震仪各部件是否完好,连接好地震仪与电脑。
(2)打开信号发生器,调整输出信号为正弦波,频率为1Hz,幅度为1V。
(3)将地震仪的输入端与信号发生器连接,确保连接牢固。
2. 地震仪操作(1)打开地震仪电源,进入主界面。
(2)设置地震仪参数,包括采样频率、触发方式、放大倍数等。
(3)调整地震仪灵敏度,使信号在示波器上显示清晰。
(4)打开示波器,观察地震仪记录的信号。
3. 实验数据记录与分析(1)记录地震仪在信号发生器作用下记录的P波和S波信号。
(2)分析P波和S波信号的波形、幅度、时间差等特性。
(3)根据实验数据,计算地震波在实验介质中的传播速度。
实验结果:1. 地震仪成功记录了P波和S波信号,信号波形清晰。
2. P波和S波信号在示波器上的时间差为0.2秒。
3. 根据实验数据,计算得到地震波在实验介质中的传播速度为2.5km/s。
实验结论:1. 地震仪能够有效地记录地震波信号,为地震监测和研究提供重要数据。
2. 通过实验,加深了对地震波传播特性的理解,掌握了地震仪的操作方法。
3. 实验结果表明,地震波在实验介质中的传播速度与理论值基本吻合。
实验注意事项:1. 实验过程中,确保地震仪各部件连接牢固,避免信号干扰。
2. 设置地震仪参数时,注意调整采样频率、触发方式、放大倍数等,使信号在示波器上显示清晰。
数字信号分析实验1
实验一、地震子波波形显示及一维地震记录合成一、实验目的1、认识地震子波(以雷克子波为例),对子波有直观的认识。
2、利用线性褶积公式合成一维地震记录。
二、实验内容1、雷克子波:()()t f e t w m t f m πγπ2cos 22/2-=(零相位子波)、 ()()t f e t w m t f m πγπ2sin 22/2-=(最小相位子波), 其中m f 代表子波的中心频率,γ代表子波频带宽度,随着γ的增大,子波能量后移,当γ=7时,最小相位子波可视为混合相位子波,这里取m f = 25 Hz ,γ= 3;2、根据公式编程实现零相位子波、最小相位子波的波形显示;3、设计反射系数)(n r (n=500),其中0.1)100(=r ,7.0)200(-=r ,5.0)300(=r ,4.0)400(=r ,6.0)500(=r ,其它为0;4、应用褶积公式∑=-=*=Nm m n w m r n w n r n f 1)()()()()(合成一维地震记录,并图形显示;5、根据所学知识对实验结果进行分析。
三、实验要求1、独立完成程序设计工作;2、独立完成书面报告(A4纸打印);3、提交程序源代码。
实习报告一姓名:王忠成学号:050422011042 专业年级:地信2011级当γ=3时,汇出最小相位子波和零相位子波图形,如下所示:当γ=5和γ=7时的波形图分别为:由雷克子波公式()()t f e t w m t f m πγπ2cos 22/2-=知:(2πf m /γ)2为一个指数衰减因子,当γ增大时,(2πf m /γ)2减小,故衰减变慢。
设计反射系数)(n r (n=500),其中0.1)100(=r ,7.0)200(-=r ,5.0)300(=r ,4.0)400(=r ,6.0)500(=r ,其它为0。
应用褶积公式∑=-=*=N m m n w m r n w n r n f 1)()()()()(合成一维地震记录,对零相位子波和最小相位子波分别与r(n)褶积,汇出其图形如下:由图可知,两种波形的地震记录都有5个峰值,分别对应于5个分界面:r(100)、r(200)、r(300)、r(400)和r(500),并且当r>0时,峰值为正,当r<0时,峰值为负。
地震资料处理实习报告
《地震资料数据处理》课程设计总结报告专业班级:地球物理学1302班姓名:学号:成绩:2016年12月31日目录一、设计内容………………………………………………………………(1)褶积滤波……………………………………………………………(2)快变滤波……………………………………………………………(3)褶积滤波与快变滤波的比较………………………………………(4)设计高通滤波因子…………………………………………………(5)频谱分析……………………………………………………………(6)分析补零对振幅谱的影响…………………………………………(7)线性褶积与循环褶积………………………………………………(8)最小平方反滤波……………………………………………………(9)零相位转换…………………………………………………………(11)静校正………………………………………………………………二、程序…………………………………………………………………………一、设计内容1、褶积滤波理想低通滤波因子理想带通滤波因子原始信号低通滤波结果带通滤波结果2、快变滤波原始数据快变低通滤波结果快变带通滤波结果3.褶积滤波与递归滤波的比较原始数据零相位褶积滤波结果非零相位褶积滤波结果零相位递归滤波非零相位递归滤波4.设计高通滤波因子原始数据高通滤波因子频率域高通滤波因子5.频谱分析正弦函数频谱尖脉冲频谱地震波频谱6.分析补零对振幅谱的影响正弦函数n=60正弦函数n=128\非周期波形n=60非周期波形n=64非周期波形n=128 7.线性褶积与圆周褶积线性褶积模型圆周褶积结果长度与圆周褶积相等的线性褶积8.最小平方反滤波原始反射系数序列求出的反射系数序列9.零相位转换非零相位子波零相位子波11、地震记录原始数据选择第一道为参考到静校正结果二、程序1. 褶积滤波# include "stdio.h"# include "math.h"# include "conv.c"# define pi 3.1415926# define N 100# define dt 0.002main(){float x[100], h[101], h1[101], y_low[200], y_band[200];float df;int i,m=100,n=101,l=m+n-1;float f=70.0;float f1=10.0;float f2=80.0;FILE *fp1,*fp2,*fp3,*fp4,*fp5;fp1=fopen("INPUT1.DAT","r");for(i=0;i<=N;i++){fscanf(fp1,"%f",&x[i]);}fp4=fopen("h_low.dat","w");//低通滤波设计for(i=-50;i<=50;i++){if(i==0)h[i+50]=2*pi*f/pi;elseh[i+50]=sin(2*pi*f*i*dt)/(pi*i*dt);fprintf(fp4,"%f ",h[i+50]); //output lowpass filter }fp2=fopen("synthesisdata_lowpass.DAT","w");conv(x,m,h,n,y_low,l);for(i=50;i<l-50;i++){fprintf(fp2,"%f\n",y_low[i]); }//带通滤波器fp5=fopen("h_band.dat","w");for(i=-50;i<=50;i++){if(i==0)h1[i+50]=140;elseh1[i+50]=sin(2*pi*f2*i*dt)/(pi*i*dt)-sin(2*pi*f1*i*dt)/(pi*i*dt);fprintf(fp5,"%f\n",h1[i+50]); // output bandpass filter}fclose(fp5);conv(x,m,h1,n,y_band,l);fp3=fopen("synthesisdata_bandpass.DAT","w");for(i=50;i<l-50;i++){fprintf(fp3,"%f\n",y_band[i]);}fclose(fp1);fclose(fp2);fclose(fp3);}2. 快变滤波# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"# include "fft.c"# define pi 3.1415926main(){double *xr,*xi;float *H;int i,np,nfft,k;float t,dt,df,f,z,fc1,fc2;FILE *fpar,*fp1,*fp2,*fp3;//从参数文件中获得截至频率fpar=fopen("lowpassfilter.par","r");fscanf(fpar,"%f%f",&fc1,&fc2);np=100;k=log(np)/log(2);if(np>pow(2,k))k=k+1;nfft=pow(2,k);dt=0.002;df=1.0/(nfft*dt);xr=(double*)calloc(nfft,sizeof(double));xi=(double*)calloc(nfft,sizeof(double));H=(float*)calloc(nfft,sizeof(float));// read x(n)fp1=fopen("INPUT1.DAT","r");for(i=0;i<100;i++){fscanf(fp1,"%f",&z);xr[i]=z;}fclose(fp1);//补零至128 位for(i=100;i<nfft;i++){xr[i]=0.0;}for(i=0;i<nfft;i++){xi[i]=0.0;}//transfer to frequency doaminfft(xr,xi,k,1);//generate lowpass filter(zero-phase) for(i=0;i<nfft/2;i++){f=i*df;if(f<=fc2 && f>=fc1)H[i]=1.0;else H[i]=0.0;}//滤波器对称for(i=nfft/2;i<nfft;i++){f=i*df;H[i]=H[nfft-i];}//filtering in frequency domainfor(i=0;i<nfft;i++){xr[i]=xr[i]*H[i];xi[i]=xi[i]*H[i];}fft(xr,xi,k,-1);fp2=fopen("lowpass2.dat","w");for(i=0;i<nfft;i++){fprintf(fp2,"%f\n",xr[i]);}fclose(fp2);//获取高通截至频率fpar=fopen("bandpass.par","r"); fscanf(fpar,"%f%f",&fc1,&fc2);fp1=fopen("INPUT1.DAT","r"); for(i=0;i<100;i++){fscanf(fp1,"%f",&z);xr[i]=z;}for(i=100;i<nfft;i++){xr[i]=0.0;}for(i=0;i<nfft;i++){xi[i]=0.0;}//transfer to frequency doaminfft(xr,xi,k,1);//generate lowpass filter(zero-phase) for(i=0;i<=nfft/2;i++){f=i*df;if(f<=fc2 && f>=fc1)H[i]=1.0;elseH[i]=0.0;}for(i=nfft/2+1;i<nfft;i++){f=i*df;H[i]=H[nfft-i];}//filtering in frequency domainfor(i=0;i<nfft;i++){xr[i]=xr[i]*H[i];xi[i]=xi[i]*H[i];}fft(xr,xi,k,-1);fp3=fopen("bandpass2.dat","w"); for(i=0;i<nfft;i++){fprintf(fp3,"%f\n",xr[i]);}}3. 褶积滤波与递归滤波褶积滤波# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"# include "conv.c"# include "fft.c"# define PI 3.1415926main(){void conv();float x[50],h[20],y[69],hreverse[20],hzero[39],yreverse[69];float dt=0.002;int i,m,n,l,p,q;FILE *fp1,*fp2,*fp3,*fp4,*fp5,*fp6;m=50;n=20;l=m+n-1;//read x(n)fp1=fopen("INPUT3.DAT","r");for(i=0;i<50;i++){fscanf(fp1,"%f",&x[i]);}fclose(fp1);//read filterfactor h(n)fp2=fopen("hn.dat","r");fp5=fopen("h_reverse.dat","w");for(i=0;i<20;i++){fscanf(fp2,"%f",&h[i]);hreverse[i]=h[19-i];fprintf(fp5,"%f\n",hreverse[i]);}fclose(fp2);fclose(fp5);conv(x,m,h,n,y,l);//非零相位褶积滤波fp3=fopen("con_filter.dat","w");for(i=0;i<l;i++){fprintf(fp3,"%f\n",y[i]);}fclose(fp3);p=n+n-1;q=m+p-1;//构造零相位滤波因子conv(h,n,hreverse,n,hzero,p);fp6=fopen("zerophasefilterfactor.dat","w");for(i=0;i<p;i++){fprintf(fp6,"%f\n",hzero[i]);}fclose(fp6);//零相位滤波conv(x,m,hzero,p,yreverse,q);fp4=fopen("convfilterreverse.dat","w");for(i=0;i<q;i++){fprintf(fp4,"%f\n",yreverse[i]);}fclose(fp4);}递归滤波#include<stdio.h>#include<math.h>#include<stdlib.h>#define np 50void main(){float *x,*a,*b,*fil1,*fil2;int i;void recur1();void recur2();FILE *fp1,*fp2,*fp3,*fp4,*fp5;x=(float*)malloc(np*sizeof(float));a=(float*)malloc(np*sizeof(float));b=(float*)malloc(np*sizeof(float));fil1=(float*)malloc(np*sizeof(float));fil2=(float*)malloc(np*sizeof(float));//输入地震数据fp1=fopen("INPUT3.DAT","r");for(i=0;i<np;i++)fscanf(fp1,"%f",x+i);fclose(fp1);//输入a 数组值fp2=fopen("a(n).txt","r");for(i=0;i<5;i++)fscanf(fp2,"%f",a+i);fclose(fp2);for(i=5;i<np;i++)a[i]=0.0;//输入b 数组值fp3=fopen("b(n).txt","r");for(i=0;i<5;i++)fscanf(fp3,"%f",b+i);fclose(fp3);for(i=5;i<np;i++)b[i]=0.0;//正向递归滤波recur1(x,a,b,fil1); fp4=fopen("正向递归结果.DAT","wb"); for(i=0;i<np;i++){fprintf(fp4,"%12.4f\n",fil1[i]);}fclose(fp4);for(i=0;i<np;i++){printf("%12.4f\n",fil1[i]);}printf("\n");//反向递归滤波recur2(fil1,a,b,fil2); fp5=fopen("反向递归结果.DAT","wb"); for(i=0;i<np;i++){fprintf(fp5,"%12.4f\n",fil2[i]);}fclose(fp5);for(i=0;i<np;i++){printf("%12.4f\n",fil2[i]);}}void recur1(float x[],float a[],float b[],float fil1[]) {int i,j,k;float y1[np],y2[np];for(i=0;i<np;i++){ y1[i]=0.0;y2[i]=0.0;for(j=0;j<=i;j++)y1[i]=y1[i]+a[j]*x[i-j];if(i==0)y2[i]=0.0;else{ for(k=1;k<=i;k++)y2[i]=y2[i]+b[k]*fil1[i-k];}fil1[i]=y1[i]-y2[i];}}void recur2(float fil1[],float a[],float b[],float fil2[]) {int i,j,k;float y3[np],y4[np];for(i=np-1;i>=0;i--){else{} y3[i]=0.0;y4[i]=0.0;for(j=0;j<=np-1-i;j++)y3[i]=y3[i]+a[j]*fil1[i+j];if(i==np-1)y4[i]=0.0;for(k=1;k<=np-1-i;k++)y4[i]=y4[i]+b[k]*fil2[i+k]; }fil2[i]=y3[i]-y4[i];}4. 设计高通滤波因子# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"# include "fft.c"# define N 101# define dt 0.004# define PI 3.1415926main(){double *h,*hi;int i,k,nfft;FILE *fp1,*fp2;k=log(N)/log(2);if(N>pow(2,k))k=k+1;nfft=pow(2,k);h=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));hi=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));for(i=-50;i<=50;i++){if(i==0)h[i+50]=1.0/dt-60;elseh[i+50]=-sin(2*PI*30.0*i*dt)/(PI*i*dt);}for(i=100;i<128;i++){h[i]=0.0;}for(i=0;i<128;i++){hi[i]=0.0;}fp1=fopen("timedomain.dat","w");for(i=0;i<128;i++){fprintf(fp1,"%f\n",h[i]);}fclose(fp1);fft(h,hi,k,1);fp2=fopen("frequencydoamin.dat","w");for(i=0;i<128;i++){fprintf(fp2,"%f\n",sqrt(h[i]*h[i]+hi[i]*hi[i]));}fclose(fp2);printf("it is ok!\n");}5. 分析补零对振幅谱的影响1、不补零# include "stdio.h"# include "math.h"# include "dft.c"# define N 60# define PI 3.1415926# define dt 0.004main(){float x[N],xr[N],xi[N],w[N],wr[N],wi[N],z;int i,k;FILE *fp,*fp1,*fp2,*fp3;fp3=fopen("sin.dat","w");for(i=0;i<N;i++){x[i]=sin(2.0*PI*(i+1)/30);fprintf(fp3,"%f\n",x[i]);}fclose(fp3);fp=fopen("WAVE.DAT","r");for(i=0;i<N;i++){fscanf(fp,"%f",&z);w[i]=z;}fclose(fp);printf("it is ok !\n");dft(x,xr,xi,N);dft(w,wr,wi,N);fp1=fopen("frequencydomain1_60.dat","w");fp2=fopen("frequencydomain2_60.dat","w");for(i=0;i<N;i++){fprintf(fp1,"%f\n",xr[i]);fprintf(fp2,"%f\n",wr[i]);}fclose(fp1);fclose(fp2);}2、补到64 位# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"# include "fft.c"# define N 60# define PI 3.1415926# define dt 0.004main(){void fft();double *x1,*xi1,*x2,*xi2;float z;int i,k,nfft;FILE *fp,*fp1,*fp2,*fp3,*fp4;k=log(N)/log(2);if(N>pow(2,k))k=k+1;nfft=pow(2,k);x1=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));xi1=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));x2=(double*)malloc(nfft*sizeof(double))xi2=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));for(i=0;i<N;i++){x1[i]=sin(2*PI*(i+1)/30);}fp=fopen("WAVE.DAT","r");for(i=0;i<N;i++){fscanf(fp,"%f",&z);x2[i]=z;}for(i=0;i<N;i++){xi1[i]=0.0;xi2[i]=0.0;}//补到64 位for(i=N;i<64;i++){x1[i]=0.0;x2[i]=0.0;xi1[i]=0.0;xi2[i]=0.0;}fft(x1,xi1,6,1);fft(x2,xi2,6,1);fp1=fopen("frequencydomain1_64.dat","w");fp2=fopen("frequencydomain2_64.dat","w");for(i=0;i<nfft;i++){fprintf(fp1,"%f\n",sqrt(x1[i]*x1[i]+xi1[i]*xi1[i])*dt);fprintf(fp2,"%f\n",sqrt(x2[i]*x2[i]+xi2[i]*xi2[i])*dt);}}3、补到128 位# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"# include "fft.c"# define N 60# define PI 3.1415926# define dt 0.004main(){void fft();double *x1,*xi1,*x2,*xi2;float z;int i,nfft;FILE *fp,*fp1,*fp2;nfft=128;x1=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));xi1=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));x2=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));xi2=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));for(i=0;i<N;i++){x1[i]=sin(2*PI*(i+1)/30);}fp=fopen("WAVE.DAT","r");for(i=0;i<N;i++){fscanf(fp,"%f",&z);x2[i]=z;}for(i=0;i<N;i++){xi1[i]=0.0;xi2[i]=0.0;}//补到128 位for(i=N;i<128;i++){x1[i]=0.0;x2[i]=0.0;xi1[i]=0.0;xi2[i]=0.0;}fft(x1,xi1,7,1);fft(x2,xi2,7,1);fp1=fopen("frequencydomain1_128.dat","w");fp2=fopen("frequencydomain2_128.dat","w");for(i=0;i<nfft;i++){fprintf(fp1,"%f\n",sqrt(x1[i]*x1[i]+xi1[i]*xi1[i])*dt);fprintf(fp2,"%f\n",sqrt(x2[i]*x2[i]+xi2[i]*xi2[i])*dt);}}6. 线性褶积与循环褶积# include "stdio.h"# include "math.h"# include "fft.c"# define dt 0.002# define PI 3.1415926# define L 101main(){ void conv();void cir_conv();float x[100],h[101],x1[L],h1[L],y[200],y1[100],df;int i,m,n,l,kc;FILE *fp,*fp1,*fp2;m=100;n=101;l=m+n-1;fp=fopen("INPUT1.DAT","r");for(i=0;i<100;i++){fscanf(fp,"%f",&x[i]);}fclose(fp);for(i=-50;i<=50;i++){if(i==0)h[i+50]=140.0;elseh[i+50]=sin(2*PI*70*i*dt)/(PI*i*dt);}//linear convolutionconv(x,m,h,n,y,l);fp1=fopen("linearconv.dat","w");for(i=0;i<l;i++){fprintf(fp1,"%f\n",y[i]);}//circus convolutionfp=fopen("INPUT1.DAT","r");for(i=0;i<100;i++){fscanf(fp,"%f",&x1[i]);}fclose(fp);df=1.0/(dt*100);kc=70.0/df;for(i=0;i<=50;i++){if(i>=0 && i<=kc)h1[i]=1.0;elseh1[i]=0.0;}for(i=50;i<=100;i++){h1[i]=h1[100-i];}if(L>=100){for(i=100;i<L;i++){x1[i]=0.0;h1[i]=0.0;}}cir_conv(x1,h1,y1,L);fp2=fopen("circusconv.dat","w");for(i=0;i<L;i++){fprintf(fp2,"%f\n",y1[i]);printf("%f\n",y1[i]);}fclose(fp2);}//线性褶积子程序void conv(float x[],int m,float h[],int n,float y[],int l) {int k,i;for(k=0;k<l;k++){y[k]=0.0;for(i=0;i<m;i++)if(k-i>=0&&k-i<=n-1)y[k]=y[k]+x[i]*h[k-i]*dt;}}//圆周褶积子程序void cir_conv(float x[],float h[],float y[],int n){int k,j;int temp;for(k=0;k<n/2;k++){temp=h[k];h[k]=h[n-k-1];h[n-k-1]=temp;}for(k=0;k<n;k++){temp=h[n-1];for(j=n-2;j>=0;j--)h[j+1]=h[j];h[0]=temp;y[k]=0.0;for(j=0;j<n;j++)y[k]=x[j]*h[j]*dt+y[k];}return;}7. 最小平方反滤波# include "stdio.h"# include "math.h"# include "tlvs.c"# define N 200//bn 是地震子波序列a 是反射系数系列main(){void conv();void autocorr();float bn[60],a[200],x[211],rxx[211],a_cal[270]; double t[60],b[60],d[60];int i,m,n,l;FILE *fp,*fp1,*fp2,*fp11,*fp12,*fp13;n=12;m=N;l=m+n-1;fp=fopen("INPUT8.DAT","r");for(i=0;i<200;i++){fscanf(fp,"%f",&a[i]);}fclose(fp);fp1=fopen("bn.dat","r");for(i=0;i<12;i++){fscanf(fp1,"%f",&bn[i]);}fclose(fp1);//synthetize seismic recordsconv(bn,n,a,m,x,l);fp11=fopen("synthseismicdata.dat","w");for(i=0;i<211;i++){fprintf(fp11,"%f\n",x[i]);}autocorr(x,rxx,l);fp12=fopen("autocorrdata.dat","w");for(i=0;i<l;i++){fprintf(fp12,"%f\n",rxx[i]);}for(i=0;i<60;i++){if(i==0)d[i]=1.0;elsed[i]=0.0;t[i]=rxx[i];}tlvs(t,60,d,b);//输出反子波fp13=fopen("waveletreverse.dat","w");for(i=0;i<60;i++){fprintf(fp13,"%f\n",b[i]);}conv(x,l,b,60,a_cal,l+60-1);fp2=fopen("sigma.dat","w");for(i=0;i<270;i++){fprintf(fp2,"%f\n",a_cal[i]);}}//褶积子程序void conv(float x[],int m,float h[],int n,float y[],int l) {int k,i;for(k=0;k<l;k++){y[k]=0.0;for(i=0;i<m;i++)if(k-i>=0&&k-i<=n-1)y[k]=y[k]+x[i]*h[k-i]*0.004;}}//自相关子程序void autocorr(float x[],float y[],int n){int i,j;for(i=0;i<n;i++){y[i]=0.0;for(j=i;j<n;j++)y[i]=x[j]*x[j-i]+y[i];}return;}8. 零相位转换# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"# include "fft.c"# define PI 3.1415926main(){void fft();double *xr,*xi;float z,w[25];int i,nfft=32;FILE *fp,*fp1,*fp2;xr=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));xi=(double*)malloc(nfft*sizeof(double));fp=fopen("wavelet.dat","r");for(i=0;i<25;i++){fscanf(fp,"%f",&z);xr[i]=z;}for(i=25;i<32;i++){xr[i]=0.0;}for(i=0;i<32;i++){xi[i]=0.0;}fft(xr,xi,5,1);fp1=fopen("amplitude.dat","w");for(i=0;i<32;i++){fprintf(fp1,"%f\n",sqrt(xr[i]*xr[i]+xi[i]*xi[i]));}for(i=0;i<32;i++){ xr[i]=sqrt(xr[i]*xr[i]+xi[i]*xi[i]); xi[i]=0.0;}fft(xr,xi,5,-1);fp2=fopen("changedwavelet.dat","w");for(i=0;i<32;i++){fprintf(fp2,"%f\n",xr[i]);}}10. 最小相位转换//最小相位转换# include "stdio.h"# include "math.h"# include "tlvs.c"main(){void conv();void autocorr();double temp,bo[73],ao[25],g[49],gr[49];float z;double b[25],rbb[25],d[25],y[25],c[49];int i;FILE *fp,*fp1,*fp2;fp=fopen("wavelet.dat","r");for(i=0;i<25;i++){fscanf(fp,"%f",&z);b[i]=z;//printf("%f\n",b[i]);}autocorr(b,25,b,25,rbb);for(i=0;i<25;i++){if(i==0)d[i]=1.0;elsed[i]=0.0;}//求y(t)tlvs(rbb,25,d,y);//printf("it is ok !\n");fp1=fopen("yt.dat","w");for(i=0;i<25;i++){fprintf(fp1,"%f\n",y[i]);}//求bo(0)conv(b,25,y,25,c,49);//c(t)=b(t)*g(t)temp=0.0;for(i=0;i<49;i++){temp=temp+c[i]*c[i];printf("%f\n",c[i]);}bo[0]=1.0/sqrt(temp);printf("bo(0)=%f\n",bo[0]);//求ao(t)for(i=0;i<25;i++){ao[i]=bo[0]*y[i];}conv(b,25,ao,25,g,49);//g(t)=b(t)*ao(t)//求g(-t)for(i=0;i<49;i++){gr[i]=g[48-i];}//求b o(t)=b(t)*g(-t)conv(b,25,gr,49,bo,73);fp2=fopen("minphasew.dat","w");for(i=0;i<73;i++){fprintf(fp2,"%f\n",bo[i]);}}//褶积子程序void conv(double x[],int m,double h[],int n,double y[],int l) {int k,i;for(k=0;k<l;k++){y[k]=0.0;for(i=0;i<m;i++)if(k-i>=0&&k-i<=n-1)y[k]=y[k]+x[i]*h[k-i]*0.004;}}//自相关子程序void autocorr(double x[],int m,double h[],int n,double y[] ) {int i,j;for(i=0;i<m;i++){y[i]=0.0;for(j=1;j<n;j++)if(i+j<m)y[i]=x[j]*h[j+i]+y[i];}return;}11. 静校正处理# include "stdio.h"# include "math.h"main(){void ccor();float x[10][100],y[100],rxy[10][199];float z,max;int i,j,k,tao[10];FILE *fp,*fp1,*fp2;//从文件中读取地震数据fp=fopen("seis.dat","r");for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<100;j++){fscanf(fp,"%f",&z);x[i][j]=z;}}fclose(fp);//求参考道for(j=0;j<100;j++){y[j]=0.0;for(i=0;i<10;i++){y[j]=y[j]+x[i][j];}y[j]=0.1*y[j];//printf("%f\n",y[j]);}//互相关求取静校正量值for(i=0;i<10;i++){ccor(x[i],100,y,100,rxy[i]);}fp1=fopen("rxy.dat","w");for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<199;j++){ fprintf(fp1,"%f\n",rxy[i][j]);}}fclose(fp1);//求取tao 值for(i=0;i<10;i++){max=rxy[i][0];tao[i]=0;for(j=0;j<199;j++){if(rxy[i][j]>max){max=rxy[i][j];tao[i]=j;}}tao[i]=tao[i]-99;printf("%d\n",tao[i]);}//静校正处理for(i=0;i<10;i++){if(tao[i]>=0){ for(j=0;j<100;j++){k=j+tao[i];if(k<100)x[i][j]=x[i][k];}}if(tao[i]<0){for(j=99;j>=0;j--){k=j+tao[i];if(k>=0)x[i][j]=x[i][k];}}}fp2=fopen("processeddata.DAt","w");for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<100;j++){ fprintf(fp2,"%f\n",x[i][j]);}}fclose(fp2);}//自相关程序void ccor(float x[],int m,float h[],int n,float y[]) {int i,j;for(i=-n+1;i<=m-1;i++){y[i+n-1]=0.0;for(j=0;j<=m-1;j++)if(j-i>=0&&j-i<=n-1)y[i+n-1]=y[i+n-1]+x[j]*h[j-i];}}部分子程序://程序名:fft.c#include "stdio.h"#include "math.h"#include "stdlib.h"#define PI 3.1415926/* sr,sx:双精度型一维数组,输入(输出)信号的实部和虚部*/ /* m0: 2 的次方数, 2**m0=nfft *//* inv=1 forward transform; inv=-1 inverse transform */void fft(double sr[],double sx[],int m0,int inv){int i,j,lm,li,k,lmx,np,lix,mm2;double t1,t2,c,s,cv,st,ct;if(m0<0)return;lmx=1;for(i=1;i<=m0;++i)lmx+=lmx; //form 2**m0cv=2.0*PI/(double)lmx;ct=cos(cv); st=-inv*sin(cv);np=lmx;mm2=m0-2;/* fft butterfly numeration */for(i=1;i<=mm2;++i){lix=lmx;lmx/=2;c=ct;s=st;for(li=0;li<np;li+=lix){j=li;k=j+lmx;t1=sr[j]-sr[k];t2=sx[j]-sx[k];sr[j]+=sr[k];sx[j]+=sx[k];sr[k]=t1;sx[k]=t2;++j;++k;t1=sr[j]-sr[k];t2=sx[j]-sx[k];sr[j]+=sr[k];sx[j]+=sx[k];sr[k]=c*t1-s*t2;sx[k]=s*t1+c*t2;}for(lm=2;lm<lmx;++lm){cv=c;c=ct*c-st*s;s=st*cv+ct*s;for(li=0;li<np;li+=lix){j=li+lm;k=lmx+j;t1=sr[j]-sr[k];t2=sx[j]-sx[k];sr[j]+=sr[k];sx[j]+=sx[k];sr[k]=c*t1-s*t2;sx[k]=s*t1+c*t2;}}cv=ct;ct=2.0*ct*ct-1.0;st=2.0*st*cv;}/* 4 points DFT */if(m0>=2)for(li=0;li<np;li+=4){j=li;k=j+2;t1=sr[j]-sr[k];t2=sx[j]-sx[k];sr[j]+=sr[k];sx[j]+=sx[k];sr[k]=t1;sx[k]=t2;++j;++k;t1=sr[j]-sr[k];t2=sx[j]-sx[k];sr[j]+=sr[k];sx[j]+=sx[k];sr[k]=inv*t2;sx[k]=-inv*t1;}/* 2 points DFT */for(li=0;li<np;li+=2){j=li;k=j+1;t1=sr[j]-sr[k];t2=sx[j]-sx[k];sr[j]+=sr[k];sx[j]+=sx[k];sr[k]=t1;sx[k]=t2;}/* sort according to bit reversal */lmx=np/2;j=0;for(i=1;i<np-1;++i){k=lmx;while(k<=j){j-=k;k/=2;}j+=k;if(i<j){t1=sr[j];sr[j]=sr[i];sr[i]=t1;t1=sx[j];sx[j]=sx[i];sx[i]=t1;}}/* if Inverse FFT, multiply 1.0/np */if(inv!=-1)return;t1=1.0/np;for(i=0;i<np;++i){sr[i]*=t1;sx[i]*=t1;}}求解tolpriz 方程//函数名:tlvs.c# include "stdio.h"# include "math.h"# include "stdlib.h"int tlvs(double t[],int n,double b[],double x[]) {int i,j,k;double a,beta,q,c,h,*y,*s;s=malloc(n*sizeof(double));y=malloc(n*sizeof(double));a=t[0];if (fabs(a)+1.0==1.0){free(s);free(y);printf("fail\n");return(-1);}y[0]=1.0;x[0]=b[0]/a;for (k=1; k<=n-1; k++){beta=0.0; q=0.0;for (j=0; j<=k-1; j++){beta=beta+y[j]*t[j+1];q=q+x[j]*t[k-j];}if (fabs(a)+1.0==1.0){free(s);free(y);printf("fail\n");return(-1);}c=-beta/a; s[0]=c*y[k-1]; y[k]=y[k-1];if (k!=1)for (i=1; i<=k-1; i++)s[i]=y[i-1]+c*y[k-i-1];a=a+c*beta;if (fabs(a)+1.0==1.0){free(s);free(y);printf("fail\n");return(-1);}h=(b[k]-q)/a;for (i=0; i<=k-1; i++){x[i]=x[i]+h*s[i];y[i]=s[i];}x[k]=h*y[k];}free(s); free(y);return(1)}。
工程地震实验报告
一、实验目的1. 了解工程地震的基本原理和实验方法;2. 掌握地震波在介质中传播的特性;3. 学习地震观测数据的处理和分析方法;4. 培养团队合作精神和实验操作技能。
二、实验原理地震是指地球内部能量积累到一定程度后,突然释放而引起的地面震动。
地震波是地震过程中传播的振动,可分为纵波(P波)和横波(S波)。
本实验主要研究P 波和S波在介质中传播的特性。
三、实验仪器与设备1. 地震仪:用于观测地震波;2. 信号发生器:产生模拟地震波;3. 传感器:检测地震波;4. 数据采集系统:记录地震波数据;5. 电脑:用于数据分析和处理。
四、实验步骤1. 实验准备:将地震仪、信号发生器、传感器、数据采集系统等设备连接好,确保各设备工作正常。
2. 产生模拟地震波:通过信号发生器产生模拟地震波,控制模拟地震波的频率、振幅和持续时间。
3. 检测地震波:将传感器放置在实验场地,检测模拟地震波。
4. 数据采集:启动数据采集系统,记录地震波数据。
5. 数据分析:对采集到的地震波数据进行处理和分析,研究地震波在介质中传播的特性。
6. 实验总结:对实验结果进行分析,总结实验结论。
五、实验结果与分析1. 实验数据采集:通过数据采集系统,成功采集到模拟地震波数据。
2. 数据处理:对采集到的地震波数据进行滤波、去噪等处理,提取有效信息。
3. 实验结果分析:(1)地震波在介质中传播的速度:通过分析地震波传播时间,计算地震波在介质中的传播速度。
实验结果表明,地震波在固体介质中的传播速度大于在液体和气体中的传播速度。
(2)地震波在介质中的衰减:通过分析地震波振幅随距离的变化,研究地震波在介质中的衰减规律。
实验结果表明,地震波在传播过程中振幅逐渐减小,衰减程度与介质性质、地震波频率等因素有关。
(3)地震波在介质中的反射和折射:通过分析地震波传播路径,研究地震波在介质界面处的反射和折射现象。
实验结果表明,地震波在介质界面处会发生反射和折射,反射和折射角与介质性质、地震波入射角等因素有关。
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根据所学知识对实验结果进行分析;
地震子波由震源激发,在地层中传播,因为在沉积地层中,每层介质的物理性质不相同,从而使得地震波的传播速度也不相同。当地震波传播到两层介质的分界面时,会发生反射,由于每层介质的反射系数不同,所以反射波的能量也不相同,检波器接收到不同时刻的、不同能量的反射波,形成一个地震记录。
subplot(2,2,4),plot(f2,'k'),title('最小相位子波地震记录')
f1(i)=0;
f2(i)=0;
end
fori=1:n+m-1%地震记录长度
forj=1:m%地层深度
ifi-j>0&i-j<=200%满足雷克子波的时间序列长度
a1(j)=r(j)*w1(i-j);
a2(j)=r(j)*w2(i-j);
f1(i)=f1(i)+a1(j);
f2(i)=f2(i)+a2(j);
地震子波波形显示及一维地震合成记录
姓名:杨肖迪学号:050422009040专业:地球信息科学与技术2009级
实验目的
1.认识地震子波(以雷克子波为例),对子波的波形有直观的认识。
2.利用褶积公式合成一维地震记录。
实验步骤
1.雷克子波
(零相位子波)
(最小相位子波)
其中 代表子波的中心频率, 代表子波宽度,随着 的增大,子波能量后移,当 =7时,最小相位子波可视为混合相位子波,这里 = 25 Hz, =4;
end
end
end
subplot(2,2,1),plot(w1,'k'),axis([0,200,-1,1]),title('零相位子波')
subplot(2,2,2),plot(w2,'k'),axis([0,200,-1,1]),title('最小相位子波')
subplot(2,2,3),plot(f1,'k'),title('零相位子波地震记录')
当振幅最大时,相位为零,即此时波的振幅为实数,达到最大值。
最小相位子波:
时间序列长度为200,时间采样间隔为0.001s,
生成雷克子波程序为:
fori=1:200
w2(i)=exp((-4*pi^2*f^2/r^2)*i^2*dt^2)*sin(2*pi*f*i*dt);
end
其中子波中心频率f=25HZ,子波宽度r=4,子波周期为1/f=0.04s,对应图中40位置,即t=40*1.001=0.04s。能量聚集在序列首部,是最小能量延迟的。
零相位子波与最小相位子波是同一家族的子波。对于给定的振幅谱,只要配上不同的相位谱,便得到不同的子波。但零相位子波的能量聚集在首部,即从开始时就具有最大能量,无短暂积累过程。而最小相位子波的能量聚集在序列首部,最大能量有短暂积累过程。
2.根据公式编程实现零相位子波、最小相位子波的波形显示;
零相位子波:
end
m=500;%地层深度
fori=1:m
r(i)=0;%地层性质´
end
r(100)=1.0;%第一层介质反射系数
r(200)=-0.7;%第二层介质反射系数
r(300)=0.四层介质反射系数
r(500)=0.6;%第五层介质反射系数
fori=1:n+m-1%线性褶积长度
end
end
end
其中f(n)长度为n+m-1,n为w(n)雷克子波时间序列长度,m为r(m)反射系数序列的长度。线性褶积f(n)的长度为雷克子波长度与地质模型长度之和减一,即f(n)=n+m-1。f1为零相位子波w1(n)与反射系数r(n)的摺积;f2为最小相位子波w2(n)与反射系数r(n)的摺积。
附:源程序代码
clear
f=25;%地震子波中心频率
r=4;%子波宽度
n=200;%时间序列长度
dt=0.001;%时间域采样间隔
fori=1:200
w1(i)=exp((-4*pi^2*f^2/r^2)*i^2*dt^2)*cos(2*pi*f*i*dt);%零相位子波
w2(i)=exp((-4*pi^2*f^2/r^2)*i^2*dt^2)*sin(2*pi*f*i*dt);%最小相位子波
4.应用褶积公式 合成一维地震记录,并图形显示;
应用褶积公式求f(n)的程序为:
fori=1:n+m-1
forj=1:m
ifi-j>0&i-j<=200
a1(j)=r(j)*w1(i-j);
a2(j)=r(j)*w2(i-j);
f1(i)=f1(i)+a1(j);
f2(i)=f2(i)+a2(j);
由合成地震记录中可以看出,最小相位子波相对零相位子波来说是相位滞后的,能量延迟的,但两者为同一家族的子波。合成地震记录中横坐标为时间,纵坐标为振幅。每一时刻的值由m个值的和组成,m为反射系数r(n)的长度,整个地震记录由m+n-1个时刻的值组成。对于零相位的地震记录来说,当r(m)=1.0时,即j=100时,i=100时,w(i-j)=1.0,是能量最大的,即w(0)=1.0。同理,当n=200,、300、400、500时,能量也是最大的。对于最小相位的地震记录来说,当r(m)=1.0时,即j=100时,但i=100时,w(i-j)不是最大能量的,即最大能量不是在w(0)出现,而是延迟出现。同理,当n=200、300、400、500时,能量也不是最大的,而是要延迟出现。
其地质模型为:
地震波在介质中传播,当到达介质分界面时,发生反射和透射,反射波被检波器接受,生成地震记录。反射系数表示地震波在两层介质分界面的能量重新分配,如r(100)=1.0,表示地震波入射到分界面时,只有一种波,反射纵波(或反射横波)。反射系数不为1.0时,表示当地震波入射到分界面时,产生两种反射波。反射系数为正,表示反射波相位与入射波相位相差2π;反射系数为负,表示反射波相位与入射波相位相差π,存在半波损失。
其相位和振幅为:
从中可以看出,当振幅最大时,相位不为零,是非零相位的,相对零相位子波来说,最大能量是延迟的。
当 ,时最小相位子波可视为混合相位子波,如图所示:
混合相位子波的能量聚集在序列中部,是混合能量延迟的。
3.设计反射系数 (n=500),n为地层深度,其中 ,为第一层介质深度; ,为第二层介质深度; ,为第三层介质深度; ,为第四层介质深度; ,为第五层介质深度;其它为0。
时间序列长度为200,时间采样间隔为0.001s,
生成雷克子波的程序为:
fori=1:200
w1(i)=exp((-4*pi^2*f^2/r^2)*i^2*dt^2)*cos(2*pi*f*i*dt);
end
其中子波中心频率f=25HZ,子波宽度r=4,子波周期为1/f=0.04s,对应图中40位置,即t=40*1.001=0.04s。能量聚集在首部,开始时就具有最大能量,无积累过程。其相位和振幅为:
实验结果
一维地震记录图形显示为:
零相位子波:
由记录中可以看到,当n=100、200、300、400、500时反射波的能量是最大的。因为当r(m)=1.0时,即j=100时,i=100时,w(i-j)=1.0,是能量最大的,即w(0)=1.0。同理,当n=200、300、400、500时能量也是最大的。
最小相位子波:
由地震记录中可以看出,当n=100、200、300、400、500时,能量不是最大的,而是延迟短暂时间后出现的,因为当r(m)=1.0时,即j=100时,但i=100时,w(i-j)不是最大能量的,即w(0)≠1.0,最大值是延迟出现。同理,当n=200、300、400、500时,能量也不是最大的,而是要延迟出现。也说明最小相位的子波相比零相位子波来说是能量延迟的。