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基于机器学习的瑞雷波频散曲线反演

陈鑫华  夏江海  宓彬彬  
【摘要】:正随着城镇化的快速推进,城市地下空间探测在地下空间开发利用中正发挥着日益重要的作用。由于具有无损、高效、高精度、低成本的特点,面波多道分析方法(Multichannel Analysis of Surface Waves, MASW, Xia等,1999)被广泛应用于解决浅地表地球物理和地质实际问题。传统的面波多道分析方法利用主动源(人为)激发的地震面波信号获取地下结构信息。近年来,基于地震干涉的被动源面波多道分析方法,由于不需要人工震源、勘探深度深且能对面波频散能量准确快速成像,在城市地下空间探测应用中潜力巨大,逐渐受到重视(Multi-channel Analysis of Passive Surface Waves–MAPS,Cheng等,2016)。不管是主动源还是被动源面波分析方法,都是基于面波的频散特性,通过反演面波频散曲线获取浅地表地下横波速度结构。而由于观测数据有限,频散曲线反演不适定,解不唯一。

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