第三章时深转换

matlab时深转换程序Matlab是一种功能强大的数值计算和科学编程软件，广泛应用于各个领域的工程和科学研究中。

深度转换程序是一种将神经网络模型从一种框架转换为另一种框架的技术。

本文将介绍如何使用Matlab 进行深度转换程序的实现。

一、引言深度学习是近年来人工智能领域的热门技术，它通过模拟人脑神经网络的方式实现了很多复杂的任务。

然而，不同的深度学习框架有不同的语法和实现方式，使得研究者在不同框架之间迁移模型变得困难。

深度转换程序的出现解决了这个问题，它可以将一个框架的模型转换为另一个框架的模型，使得研究者可以更加方便地使用不同框架进行实验和研究。

二、Matlab的深度学习工具箱Matlab提供了强大的深度学习工具箱，其中包括了各种深度学习算法和模型。

使用Matlab进行深度转换程序的第一步就是安装深度学习工具箱。

安装完成后，我们可以使用Matlab提供的函数和工具来构建和训练神经网络模型。

三、深度转换程序的实现步骤1. 准备源框架的模型在进行深度转换程序之前，我们首先需要准备好源框架的模型。

这个模型可以是在TensorFlow、PyTorch或者其他深度学习框架中训练好的模型。

我们需要将这个模型导出为一个可以被其他框架读取的格式，比如ONNX格式。

2. 导入源框架的模型使用Matlab的深度学习工具箱，我们可以导入源框架的模型。

Matlab支持导入多种常见的深度学习模型格式，比如ONNX、Caffe、TensorFlow等。

导入模型后，我们可以查看模型的结构和参数。

3. 进行深度转换程序深度转换程序的核心是将源框架的模型转换为目标框架的模型。

在Matlab中，我们可以使用深度学习工具箱提供的函数和工具来实现这一步骤。

具体来说，我们可以使用Matlab提供的函数来创建目标框架的模型，并将源框架的参数复制到目标框架的模型中。

4. 验证转换结果转换完成后，我们需要验证转换结果是否正确。

可以使用一些测试数据来验证转换后的模型在目标框架中是否能够正常工作。

第三章 单位线分析计算本章着重介绍如何由净雨量过程预报流域出口的流量过程。

净雨量经过流域汇流形成出口的流量过程线，流域汇流历时是降雨径流预报预见期的来源，流域汇流物理过程是编制预报方案的理论依据。

舍尔曼时段单位线 3.1.1 基本原理舍尔曼(L. K. Sherman)于1932年提出了单位线的概念。

其定义为：流域上分布均匀的1个单位净雨直接径流产流量，所形成的直接径流过程线，即为单位线，记为UH 。

1个单位净雨是指单位时段内单位净雨深。

单位时段长可以任取，例如2h 、3h 、6h ，等。

而单位净雨深通常取为10mm 。

而实际发生的净雨，常常不是1个时段，也不是1个单位，应用于分析单位线时，有一些假定。

这些假定可归纳为以下两点：(1) 如果单位时段内净雨深不是一个单位，而是n 个，它所形成的出流过程线，总历时与UH 相同，流量则是UH 的n 倍。

(2) 如果净雨历时不是一个时段，而是m 个，则各个时段净雨所形成的出流过程之间互不干扰，出流过程的流量过程等于m 个流量过程之和。

由以上假定，净雨d r 、出流d Q 与UH 的纵坐标q 之间的关系如下：（∑=+-=mi i t i d t d q r Q 11,, (2-1)式中：m i ,3,2,1 =，为净雨时段数。

d Q 和q 的单位为s /m 3，d r 则用单位净雨深的n 倍来表示。

如果UH 已知，根据上式，可由净雨转换为出流，计算十分简便。

关键是如何求得UH 。

可以根据流域的实测水文资料，分析出净雨及直接径流过程后，依据上式推求出UH ，为式(2-1)的逆过程。

3.1.2 单位线的推求推求UH 是使用次洪时段净雨深及相隔为计算时段长的直接径流时序过程。

前者由次洪降雨量经过扣损后得到，后者由径流过程线分割地下水后得到。

这里需要补充说明一下具体问题：(1) 由扣损方案求得的次洪净雨深，常不等于过程线分割得到的实测值，为了不把扣损的误差带入汇流计算，需要将计算值改正，或谓平差。

TDQ时深转换时深转换时深转换和深时转换是在TDQ模块中进行的，它是联系seisworks和zmapplus模块的桥梁。

它可分为两步：建立速度模型，时深转换。

1 建立速度模型速度模型的建立是在时深表的基础上进行的。

图1（1）启动TDQApplication——TDQ（图1），弹出TDQ主窗口（图2）。

图2选择地震工区seisworks project: list,选T63。

（2）建立速度模型Model——new(图2)。

Build——From Time—Depth Table(图3)图3选井列表t163，弹出图4。

图4选作合成记录时建立的时深关系使用的井T717和时深表sstdlyg，显示Active，ok。

单击Model Name：后面的小星星，弹出图5，输入模型名dyst，ok。

速度模型dyst将被保存。

2 时深转换（1）层位的时深转换TDQ主窗口（图6）——horizons——Convert Time to Depth，弹出图7图6图7选择我们要转换的时间域层位T4、T6，下面的对话框中出现了对应的深度域的层位DepthTDQ_T4、DepthTDQ_T6。

Apply，ok。

2 断层的时深转换TDQ主窗口（图8）——Fault——Geophysical to Geophysical——Convert Time to Depth ,弹出图9。

图8图9选择要时深转换的断层，ok。

Model——Exit——Save。

层位和断层的时深转换完成。

图10中粉红线，为时间域层位T6，黄线为深度域层位Depth_T6.图10。

试论油藏描述中的井震时深转换技术井震时深转换技术，是在油气勘探开发过程中常用的一种地震处理技术。

它利用地面和井内的地震数据，并通过计算和处理，将地震数据从地表深度（单位是时间）转换成地下深度（单位是深度）。

在油藏描述过程中，地震勘探是一项非常重要的技术手段。

通过地震勘探，可以获取油气层的地质结构、地层特征以及岩性、孔隙度、饱和度等参数信息，帮助油气公司更准确地确定钻井位置、优选钻井目标，提高勘探开发效率。

而井震时深转换技术在地震勘探中的应用，主要是为了解决地震数据处理中的深度对应问题。

地震数据在采集过程中是基于时间来记录的，即记录的是地震波在地表上经过一段时间后的数据。

我们实际上更希望知道的是地下的深度信息，而不是地表上的时间信息。

井震时深转换技术可以通过计算和处理，将地震数据从时间域（地表深度）转换到深度域（地下深度）。

其基本原理是利用速度模型和深度转换关系，将地震记录的时间信息与实际地下深度进行对应。

通过井震资料和地震数据之间的互动，可以将地震数据的时深关系与井壁垂直剖面的速度模型相联系，从而实现时间到深度的转换。

井震时深转换技术在油藏描述中的应用，可以帮助石油公司更准确地解释和分析地震数据，揭示油气层的地质特征和构造情况。

通过井震时深转换，可以将地震数据与井壁垂直剖面的地质信息相对应，提高对油藏的认识程度。

通过对地震数据进行深度转换，还可以实现地震勘探的精细化，帮助石油公司更准确地确定钻井位置和优选钻井目标，提高勘探开发的效率和成功率。

井震时深转换技术作为地震数据处理的一部分，在油藏描述中扮演着重要的角色。

它可以帮助石油公司更准确地解释和分析地震数据，揭示油气层的地质特征和构造情况，从而提高勘探开发的效率和成功率。

绪论：1.什么是地震解释？地震解释是将地震信息转换成地质信息。

其主要核心就是依据地震剖面的反射特征和地震信息，应用地震勘探原理和地质基础理论，赋予其明确的地质意义和概念模型。

2.地震地质综合解释的意义？以地震资料为基础，综合一切可以获得资料（包括地质、钻井、测井以及地球化学和其他地球物理等资料）合理判别和分析各种地震信息的意义，以达到精确重现地下地质情况。

3、处理解释一体化的含义？要使技术发展与进步和地质任务以及勘探效益结合起来，必须采用处理解释一体化的研究模式，否则研究的活力将会受到损害。

因为在这个领域内，方法研究的应用效果几乎只有通过解释才能真正体现出来，同时也只有通过解释才能发现问题提出改进意见。

针对这个阶段的数据处理技术，其方法研究和应用技术的发展目标是：处理结束了，解释也就结束了；解释停止了，处理也就停止了。

第一章：地震资料解释的基础1、名词解释：（1）地震子波：在震源附近，地震波以冲击波的形式传播，当传播到一定距离时，波形逐渐稳定，此时的地震波被称为地震子波。

（2）波阻抗：波在某介质中传播的速度与介质密度的乘积定义为该介质的波阻抗。

（3）信噪比：所谓信噪比，通俗地讲就是有用的地震波与无用地震波的能量（振幅）之比。

（4）振幅：质点振动离开平衡位置的最大位移（幅度）称为振幅。

（5）频谱：组成一个复杂振动的各个谐振动分量的特性与其频率的关系的总和，就称为这个振动的频谱。

其中，包括两个部分，一个是振幅谱，横坐标为频率，纵坐标为振幅(按一定比例表示不同频率分量的振幅)。

一个是(初始)相位谱，除纵坐标为相位外其余同振幅谱。

2、平均速度、均方根速度、叠加速度的含义平均速度：在研究水平层状介质时距曲线时定义的，一组水平层状介质中某一界面以上介质的平均速度就是地震波垂直穿过该界面以上各层的总厚度与总传播时间之比。

11n i i n i i i hv h v ===∑∑ 式中:hi ，vi 分别是每一层的厚度和速度。

时深转换的计算方法时深转换、构造成图及厚度图计算方法1 提取上下两层的解释层位数据:tz46-sand-top.txt (T0散点文件格式:XYZ)tz46-sand-bot.txt2 用多元网格化程序算出上面两个层位数据的曲面2进制文件:TZ46_sand-top.f(x,y) (2进制文件)TZ46_sand-bot.f(x,y)3 用下面的DFVf(xyz)OutPut.exe程序计算沿层速度切片，这里需要输入速度场数据，是用三维网格化获得的2进制速度数据体文件，输出结果选沿层速度切片，输入前面计算出的TZ46_sand-top.f(x,y) 曲面文件，确定后计算出该层的速度:TZ46-sand-topVav.dfd (ASCII格式数据:XYV)TZ46-sand-botVav.dfd这里获得的是速度散点数据，后缀也可以改成*.xyz形式的。

4 再用多元网格化程序将上面的速度值进行网格化，得到下面的速度曲面网格文件: TZ46-sand-topVav.f(x,y) (2进制文件)TZ46-sand-botVav.f(x,y) 5 最后用Z=f(x,y)程序进行时深转换运算，见下面的对话框:注意:运算方式后面一项乘的数看时间的单位，如果单位是秒，则乘0.5，如果时间单位是毫秒，则乘0.0005这里面第1项输入的是速度网格曲面文件:TZ46-sand-topVav.f(x,y)第2项输入的T0散点文件:tz46-sand-T0-top.txt第3项是选择列表中的计算深度的公式:H= 1/2 *V*T第4项是输出结果，这个结果是散点深度文件，再对其进行等值线勾绘，获得深度构造图。

另外还需要利用井点数据进行深度校正。