海洋可控源电磁与地震资料二维构造联合反演方法研究

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基本信息

  • 批准号：
    41704075
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    李刚
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    D0405.地磁学和地球电磁学
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Marine Controlled-Source Electromagnetic (CSEM) data is sensitive to the electrical difference of reservoirs and can effectively identify whether oil or water is contained. Seismic data is of high resolution and can recover the seafloor structure in a more accurate way. Integration of marine CSEM and seismic data can combine their advantages and can effectively improve the reliability of reservoir evaluation. Based on former work of separate inversion, we will realize joint 2D inversion of marine CSEM and seismic data. The resistivity and velocity are linked by the cross-gradient or JTV (Joint Total Variation) structural coupling functional on optimized inversion grid. We also use the joint inversion program developed to interpret the field data of Black Sea. This research is a hot topic and can be widely used for both research and industry purposes.
海洋可控源电磁法（CSEM）对油气藏电性差异敏感，可有效识别储层是含油气还是含水，地震勘探方法具有较高的分辨率，可以较好地描述地下地质构造特征，综合利用海洋CSEM法和地震勘探方法，开展联合反演方法研究可以充分利用这两种地球物理方法的优势，提高对油气藏的识别能力。在实现海洋CSEM和地震数据单独反演的基础上，通过交叉梯度（cross-gradient）和JTV（Joint Total Variation）方法构建出构造耦合函数，将电阻率和速度这两种物性参数联系起来，实现这两种地球物理资料的二维构造联合反演，并使用黑海地区实际数据对所开发的联合反演程序进行测试。本研究拟进行的海洋CSEM与地震资料联合反演研究是国际地球电磁界的研究前沿和热点之一，具有良好的应用前景。

结项摘要

本项目基于构造耦合函数将速度和电阻率这两种不同的物性参数联系起来，开发了一种海洋可控源电磁法（CSEM）和地震数据二维联合反演新算法。该联合反演算法综合了地震和电磁方法各自的优势，克服了单一方法的不足，提高了对地下目标体的成像精度。反演测试验证了算法及程序的正确性和有效性。该联合反演算法可应用于海洋油气、矿产、天然气水合物等资源勘探以及海洋目标体的探测，具有良好的应用前景。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
An improved interpolation scheme at receiver positions for 2.5D frequency-domain marine controlled-source electromagnetic forward modelling
2.5D频域海洋受控源电磁正演模型接收机位置改进插值方案
  • DOI：
    10.1111/1365-2478.12937
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Geophysical Prospecting
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Gang Li;Shuangmin Duan;Hongzhu Cai;Bo Han;Yixin Ye
  • 通讯作者：
    Yixin Ye
3-D Adaptive Finite-Element Modeling of Marine Controlled-Source Electromagnetics with Seafloor Topography Based on Secondary Potentials
基于二次势的海底地形海洋受控源电磁学 3-D 自适应有限元建模
  • DOI：
    10.1007/s00024-018-1921-y
  • 发表时间：
    2018-06
  • 期刊：
    Pure and Applied Geophysics
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Yixin Ye;Yuguo Li;Gang Li;Wenwu Tang;Zhiyong Zhang
  • 通讯作者：
    Zhiyong Zhang
Parallelized 3-D CSEM Inversion With Secondary Field Formulation and Hexahedral Mesh
使用二次场公式和六面体网格的并行 3-D CSEM 反演
  • DOI：
    10.1109/tgrs.2020.2976111
  • 发表时间：
    2020-10
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    Zhidan Long;Hongzhu Cai;Xiangyun Hu;Gang Li;Ouyang Shao
  • 通讯作者：
    Ouyang Shao
Alternating Joint Inversion of Controlled-Source Electromagnetic and Seismic Data Using the Joint Total Variation Constraint
使用联合总变差约束对受控源电磁和地震数据进行交替联合反演
  • DOI：
    10.1109/tgrs.2019.2903043
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    Gang Li;Hongzhu Cai;Chun-Feng Li
  • 通讯作者：
    Chun-Feng Li
Application of the perfectly matched layer in 3-D marine controlled-source electromagnetic modelling
完美匹配层在三维海洋受控源电磁建模中的应用
  • DOI：
    10.1093/gji/ggx382
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Geophyscial Journal International
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gang Li;Yuguo Li;Bo Han;Zhan Liu
  • 通讯作者：
    Zhan Liu

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  • 通讯作者：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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