Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/26690
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Ольнева Татьяна Владимировна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Olneva Tatana Vladimirovna | en_GB |
dc.contributor.author | Мусралиев Арман Жарасович | ru_RU |
dc.contributor.author | Musraliev Arman Zarasovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Сакулина Тамара Сергеевна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Sakulina Tamara Sergeevna | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-03-24T15:54:36Z | - |
dc.date.available | 2021-03-24T15:54:36Z | - |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.other | 071043 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/26690 | - |
dc.description.abstract | Целью работы является оценка применимости спектральной инверсии для динамической интерпретации сейсмических данных. В ходе работы была осуществлена спектральная декомпозиция по двум алгоритмам (вейвлет-преобразование и спектральная инверсия) на модельных и реальных данных. Спектральная декомпозиция была выполнена с помощью языка программирования Python версии 3.7, в оболочке Jupyter. Результатами спектральной инверсии являются графики распределения амплитуд по отдельным гармоникам, частотные срезы, RGB-разрезы, а также срезы кубов коэффициентов аппроксимации (вейвлет-зависимых коэффициентов отражения). Выполнено сравнение двух алгоритмов вейвлет – анализа; спектральной инверсии и вейвлет-преобразования. Результаты спектральной инверсии позволяют более однозначно выделять в разрезе тонкие геологические объекты, палеоканалы, и конусы выноса, что является затруднительным при других методах спектральной декомпозиции. Магистерская работа выполнена на 56 страницах, она включает в себя 29 иллюстраций, 2 таблицы. Структура работы представлена введением, тремя главами, заключением и списком литературы, который состоит из 17 литературных источников. | ru_RU |
dc.description.abstract | The aim of the work is to assess the applicability of spectral inversion for the dynamic interpretation of seismic data. In the course of the work, spectral decomposition was performed according to two algorithms (wavelet transform and spectral inversion) on model and real data. Spectral decomposition was performed using the Python programming language version 3.7, in the Jupyter shell. Spectral inversion results in graphs of the distribution of amplitudes for individual harmonics, frequency slices, RGB slices, as well as cubes of cubes of approximation coefficients (wavelet-dependent reflection coefficients). The comparison of two wavelet analysis algorithms is performed; spectral inversion and wavelet transform. The data obtained make it possible to more accurately distinguish thin geological objects, paleochannels, and drift cones in the section, which is difficult with standard spectral decomposition methods. The master's work was done on 56 pages, it includes 29 illustrations, 2 tables. The structure of the work is presented by introduction, three chapters, conclusion and list of references, which consists of 17 literary sources. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Ключевые слова: сейсморазведка | ru_RU |
dc.subject | динамическая интерпретация | ru_RU |
dc.subject | спектральная декомпозиция | ru_RU |
dc.subject | преобразование Фурье | ru_RU |
dc.subject | вейвлет-преобразование | ru_RU |
dc.subject | спектральная инверсия. | ru_RU |
dc.subject | Keywords: seismic exploration | en_GB |
dc.subject | dynamic interpretation | en_GB |
dc.subject | spectral decomposition | en_GB |
dc.subject | Fourier transform | en_GB |
dc.subject | wavelet transform | en_GB |
dc.subject | spectral inversion. | en_GB |
dc.title | Spectral inversion as a tool for a dynamic analysis of a seismic wave field | en_GB |
dc.title.alternative | Спектральная инверсия, как инструмент динамического анализа сейсмического волнового поля | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_Musraliev_Arman.pdf | Article | 4,42 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Musraliev_Otzyv_rukovoditela.pdf | ReviewSV | 223,92 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.