2025年大学《地球物理学》专业题库- 构造地震波速成像技术的技术路线梳理

2025年大学《地球物理学》专业题库——构造地震波速成像技术的技术路线梳理考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填入括号内）1.在构造地震波速成像中，旨在恢复地下介质纵波（P波）速度结构的主要方法属于以下哪一类？（）A.地震层析成像（Tomography）B.地震偏移成像（Migration）C.地震反射profilingD.地震面波法2.共中心点（CSP）叠加方法在构造地震波速成像中主要目的是？（）A.增强远震事件信号B.消除共炮点几何扩散效应，提高道集信噪比C.直接计算射线追踪路径D.实现全波形反演3.对于射线追踪法进行波速成像，以下哪种情况可能导致成像结果出现严重失真或无法成像？（）A.地下结构具有横向均匀性B.地下存在低速或超低速区域C.射线覆盖网格足够密集D.地震波频率足够高4.地震波速反演方法与射线追踪方法相比，其主要优势在于？（）A.基于平稳的几何射线理论B.能够直接利用共偏移距道集数据C.通常能提供更丰富的地下结构信息，包括非均匀性D.计算效率总是更高5.在区域地震波速成像项目中，通常需要整合多种数据源，这体现了哪种技术策略？（）A.单一方法的全覆盖采集策略B.多源信息融合策略C.仅依赖高密度台网数据策略D.近源地震记录策略6.地震波在地层中传播时，其速度主要取决于？（）A.地震台站之间的距离B.地震子波的振幅C.地下介质的物理化学性质（密度、弹性模量、孔隙度等）D.地震仪器的灵敏度7.构造地震波速成像中，速度分析（VelocityAnalysis）通常属于哪个技术环节？（）A.数据采集阶段B.基础数据处理阶段C.高级数据处理/成像阶段D.成果解释阶段8.对于复杂构造区域（如断裂带、褶皱区）的波速成像，以下哪种方法可能更为有效？（）A.仅使用长周期地震波B.仅使用短周期地震波C.结合长周期和短周期地震波数据D.仅依赖台站间距离测量9.地震波速成像结果的质量好坏，很大程度上取决于？（）A.成像算法的先进程度B.地震数据的信噪比和射线覆盖程度C.地下结构的简单程度D.最终图像的视觉美观度10.在进行区域构造地震波速成像时，通常需要考虑地壳的横向变化，这要求？（）A.使用极高的地震频率B.增加地震台站密度，特别是台站间距较小区域C.采用仅依赖少数几个台站的数据D.忽略近源地震记录二、简答题（每题5分，共25分。请将答案写在答题纸上）1.简述地震波速成像中，从野外数据采集到获得速度结构图像的主要技术环节及其目的。2.解释为什么在构造地震波速成像中，通常需要同时利用P波和S波数据进行成像？3.简述地震层析成像（Tomography）的基本原理及其在构造波速成像中的应用。4.描述在构造地震波速成像数据处理过程中，进行信号滤波的主要目的和可能采用的方法类型。5.列举至少三种影响构造地震波速成像质量的关键因素，并简述其原因。三、论述题（每题10分，共20分。请将答案写在答题纸上）1.比较基于射线追踪的成像方法和基于地震反演的成像方法在原理、优缺点和适用性方面的主要区别。2.结合你所学的知识，论述在区域尺度上进行构造地震波速成像时，需要考虑哪些关键技术问题，以及如何应对这些挑战以获得可靠的速度结构结果。---试卷答案一、选择题1.A2.B3.B4.C5.B6.C7.B8.C9.B10.B二、简答题1.答案：主要技术环节包括：地震数据采集（获取足够密度和覆盖度的地震记录）、基础数据处理（野站处理、数字处理，如去噪、滤波、道集形成）、速度分析（建立速度模型，通常包括初至拾取、走时拾取、速度扫描或反演）、成像计算（利用走时数据或速度模型进行射线追踪或反演计算，得到速度结构）、成像结果处理与解释（图像偏移、叠加、裁剪、属性分析等）。其目的在于利用地震波在地下传播的走时信息，推断地下介质的速度结构，最终获得反映地下构造特征的波速图像。解析思路：问题要求梳理从数据到图像的主要环节。学生应能回忆起地震波速成像的基本流程：从获取原始数据开始，经过必要的预处理，核心是利用走时信息进行速度结构计算（这是成像的关键），最后是结果的后处理与解释。需要覆盖数据采集、处理、核心成像计算、结果处理这几个大块。2.答案：P波和S波在地下传播的速度不同（通常P波速大于S波速），且对地下介质的不同性质敏感度不同。利用P波数据可以主要获取地壳上部的速度结构信息，而S波数据对于探测深部结构、识别断裂带、刻画介质各向异性等方面更为敏感和有效。同时，P波和S波数据可以提供不同的射线路径信息，增加对地下结构的约束，提高成像的分辨率和可靠性。因此，联合使用P波和S波数据进行成像，可以更全面、准确地恢复地下速度结构。解析思路：问题要求解释联合使用P波和S波的原因。学生应理解P波和S波的基本性质差异（速度、对介质响应）以及不同成像目的对波型选择的需求（浅层结构vs深部/断裂）。核心在于强调联合使用带来的信息互补和约束增强的好处。3.答案：地震层析成像（Tomography）的基本原理是利用地震波（通常是P波或S波）在不同介质中传播速度的差异，通过测量地震波的走时（或能量、振幅等）、振幅衰减等参数，建立关于地下介质速度分布的方程组。通过求解这个方程组，可以得到地下速度结构的图像。在构造波速成像中，层析成像主要用于探测地下存在低速或高导异常体（如构造破碎带、岩浆房、流体饱和区）的位置和范围，揭示区域构造格架和地壳/上地幔的横向不均匀性。解析思路：问题要求解释层析成像原理和应用。学生应能阐述其核心是基于走时（或其他参数）与速度场的关系，通过“逆向思维”（测量走时推算速度结构）。同时要说明其在构造研究中的具体应用，如探测异常体和揭示不均匀性。4.答案：进行信号滤波的主要目的是去除地震记录中混杂的噪声（如地面震动、仪器干扰、随机噪声等），突出有用信号（地震波信号），提高信噪比，为后续的数据处理（如速度分析、偏移成像）提供更清晰、可靠的数据基础。可能采用的方法类型包括低通滤波（去除高频噪声）、高通滤波（去除低频噪声或静态干扰）、带通滤波（保留特定频率范围的信号）、维纳滤波、谱白化滤波等。解析思路：问题要求说明滤波目的和方法类型。核心目的是“去噪增信”。学生应能理解噪声对后续处理的影响。方法类型部分要求列举几种常见的滤波器类型，展示对不同频率成分干扰的处理方式。5.答案：影响构造地震波速成像质量的关键因素主要有：*地震数据质量：包括信噪比和射线覆盖度。低信噪比会导致走时测定不准，射线覆盖稀疏或不均匀会导致成像分辨率低、信息缺失，甚至无法成像。*走时拾取精度：初至波和后续波的同相轴拾取的准确性直接影响速度模型的建立和成像计算的输入数据精度。*速度模型初始猜测：对于反演方法，初始速度模型的质量对反演收敛速度和最终结果的可靠性有显著影响。对于射线追踪方法，初始速度结构的好坏影响射线追踪路径的准确性。*成像算法的合理性与局限性：不同的成像方法有不同的假设和局限性，选择不当或算法本身存在缺陷会影响成像结果。解析思路：问题要求列举关键因素并简述原因。学生应能从数据、信息、模型、方法四个层面思考影响成像质量的因素。对于每个因素，要能简要说明其如何影响成像过程和结果。三、论述题1.答案：基于射线追踪的成像方法主要依赖于地震射线理论和走时信息。其原理是假设地震波沿射线传播，通过测量或计算射线路径和走时，建立走时与地下速度结构之间的关系（如射线路径方程）。成像过程通常是将走时数据代入方程组，反演出速度结构。优点是概念直观、计算相对简单快速，尤其适用于均匀或缓变介质。缺点是忽略了介质非均匀性对射线路径的影响（走时偏移效应），导致在非均匀介质中成像精度下降，且难以分辨精细结构，对低速区成像效果差。适用性主要在于区域尺度的宏观结构成像。基于地震反演的方法则直接将地震观测数据（走时、振幅、能量等）与地下速度模型联系起来，通过优化算法（如正则化反演）求解模型参数，使得计算模型产生的合成数据与观测数据最佳匹配。优点是可以充分利用多种地震数据类型，能够直接约束模型参数，理论上可以提供更丰富的地下信息，包括非均匀性，并能一定程度上克服射线理论近似。缺点是计算复杂度高、对初始模型依赖性强（反演病态性）、对数据质量和先验信息要求高。适用性更广，尤其适用于需要高分辨率成像、精细刻画地下结构或进行非线性研究的情况。解析思路：问题要求比较两种方法的原理、优缺点和适用性。学生需要清晰地区分两种方法的基本思想（射线追踪vs参数反演）。分别从原理、计算复杂度、对介质均匀性的假设、成像精度、能提供的信息量（均匀性vs非均匀性）、对数据/模型的要求等方面比较其优缺点。最后结合不同的研究目标（宏观vs微观）来讨论其适用场景。2.答案：在区域尺度上进行构造地震波速成像时，需要考虑的关键技术问题及应对策略包括：*数据覆盖与质量：区域成像需要大范围的台站分布和足够的观测数据量。应对策略是合理设计台网布局，保证空间覆盖密度和射线覆盖均匀性；加强数据质量控制，处理噪声干扰和缺失数据。*长距离走时测量与精度：长距离地震波走时易受地壳结构复杂性和非均匀性影响，走时测定精度低。应对策略是采用高精度的走时拾取方法；利用多种波型（P波、S波）信息；发展稳健的走时解算算法，考虑走时延迟、走时散焦等因素。*速度模型建立与选择：区域尺度速度结构复杂，建立合适的初始模型困难。应对策略是结合区域地质资料、其他地球物理数据（如地磁、重力）建立综合的初始模型；采用多尺度成像策略，先进行区域宏观结构成像，再逐步细化。*非均匀介质成像问题：射线理论假设在均匀介质中适用，但在实际区域介质非均匀，导致射线弯曲和走时偏差。应对策略是采用考虑走时偏移效应的成像方法；利用振幅、能量等其他地震信息；发展先进的反演算法，能够处理非均匀介质。*计算资源需求：区域成像涉及大量数据和复杂的计算