21世纪初中期油气地球物理技术展望 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:石油工业出版社

作者:熊翥

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-09-01

价格:120.0

装帧:

isbn号码:9787502155827

丛书系列:

图书标签:

• 油气地球物理
• 地球物理勘探
• 油气勘探与开发
• 21世纪油气技术
• 地球物理技术
• 油气资源
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• 地球科学
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动态地球科学：从深部结构到表面过程的跨尺度洞察 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前地球科学领域最前沿、最具挑战性的研究方向，重点聚焦于地球的深部动力学、复杂介质的波传播理论、非常规能源勘探与环境地球物理的交叉应用，以及数据驱动的地球模型构建。本书内容不涉及任何关于21世纪初中期油气地球物理技术的具体展望或回顾，而是专注于那些支撑或超越传统油气勘探范畴的、更具基础性和前瞻性的地球物理学分支。 第一章：地幔对流与板块构造的精细刻画 本章深入探讨了地球深部动力学的最新进展。我们不再局限于宏观的板块运动描述，而是将焦点置于驱动这些运动的地幔粘滞性和热物质输运机制。书中详细阐述了利用高精度地震层析成像技术（如全波形反演FWI在深部结构建模中的应用）来解析地幔柱的起源、地幔过渡带的相变动力学，以及俯冲带深部水循环对岩石圈演化的影响。 我们讨论了后地震形变（Post-seismic Deformation）研究如何揭示了俯冲带慢滑移事件（Slow Slip Events）与常规地震之间的耦合关系。通过分析地壳和上地幔的应力释放模式，读者将理解地球内部物质如何通过流变学过程实现能量和物质的再分配。本章强调了结合高压高温实验地球物理数据与地球深部数值模拟（如有限元方法）构建更高分辨率的深部地球模型的重要性。 第二章：复杂介质中的波场模拟与反演 现代地球物理勘探面临的挑战不再是简单的均匀半空间，而是高度各向异性、强散射、以及显著速度变化带来的复杂波场。本章专注于解决这些复杂介质中的波动方程数值解和全波形反演（FWI）的理论与工程实践。 理论部分详述了各向异性介质（如裂隙发育的页岩或盐岩体）中的弹性波方程及其在逆时偏移（RTM）中的应用。我们详细分析了包括TI（横向各向同性）和TTI（倾斜横向各向同性）模型在内的复杂各向异性参数的准确约束方法。 在反演算法方面，本章侧重于数据驱动的物理约束方法。讨论了如何利用高阶导数信息（如二阶敏感核）来提高对高频、小尺度结构的分辨率，并探讨了将贝叶斯理论融入FWI框架，以量化模型不确定性，特别是在处理噪声和分辨率受限的深部数据时，如何构建更稳健的成像结果。 第三章：非常规地球物理与前沿应用 本章将地球物理学的工具箱扩展到传统油气勘探之外的广阔领域，聚焦于前沿能源和环境监测。 首先，我们探讨了地热能勘探中如何利用电磁法（MT/TEM）结合热力学模拟来评估地下储层温度和流体活动性。这需要对高温高压下岩石的电导率和介电常数进行精确标定。 其次，本书详细介绍了地下水资源的可持续管理。重点分析了瞬态电磁法（TEM）在监测含水层补给和污染羽扩散中的应用，以及如何利用地面垂直剖面声波测量（Vertical Seismic Profiling, VSP）的变体来监测地下CO2封存（CCS）过程中CO2羽的迁移和界面变化。 此外，本章还涉及地球物理形变监测在灾害预警中的作用，如利用InSAR技术监测火山形变、冰川蠕变以及城市基础设施的地面沉降，这些应用极大地拓宽了地球物理学的应用边界。 第四章：机器学习与地球模型构建的范式转变 面对海量的多源地球物理数据（地震、电磁、重磁、遥感），传统的基于物理模型迭代的解算方法正面临瓶颈。本章重点探讨了深度学习（Deep Learning）在地球科学数据处理中的革命性应用。 书中详细介绍了卷积神经网络（CNN）在地震数据去噪、自动事件拾取和地震相识别中的成功案例。更重要的是，我们探讨了如何将物理定律（如波动方程）内嵌到神经网络架构中，形成物理信息神经网络（PINN）。这种方法允许模型在学习数据特征的同时，保持对物理过程的内在一致性，从而克服了纯数据驱动模型在泛化能力上的不足。 本章还涵盖了如何利用生成对抗网络（GAN）来合成逼真的地下模型，用以训练更鲁棒的反演算法，以及如何利用强化学习（Reinforcement Learning）来优化地球物理勘探作业的设计和路径规划，以最低的成本获取最大的信息增益。 第五章：地球物理数据融合与多参数成像 单一地球物理方法往往受制于分辨率和唯一性问题。本章的核心是多参数数据融合技术，旨在构建更全面、约束更强的地下介质模型。 我们详细分析了联合反演（Joint Inversion）的数学框架，讨论了如何构建合理的交叉梯度约束（例如，在地震速度模型和电导率模型之间建立地质结构的一致性约束）。书中展示了如何结合高分辨率的地震数据与高灵敏度的电磁数据，共同解析岩性、流体饱和度和孔隙结构参数。 此外，本章还探讨了大地测量学（Geodesy）在约束大型地质构造模型中的作用，如利用GPS/GNSS数据校准区域地壳运动模型，并将这些宏观形变信息与微观的地震波速结构结合起来，为理解构造应力积累提供了一个跨尺度的统一视图。 本书面向地球物理学、地质学、能源科学、环境工程及计算科学领域的高年级本科生、研究生以及专业研究人员，旨在启发读者跳出传统技术框架，以更广阔的视野和更先进的计算工具，应对未来地球科学面临的复杂挑战。

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拿到这本书，我最先被它厚重的质感所吸引，这似乎暗示着内容的深度与广度。我对书中即将探讨的“21世纪初中期”这个时间跨度感到尤其好奇。这意味着它并非仅仅是对现有技术的简单罗列，而是要对未来至少十五到二十年的发展进行预测和分析。我设想，书中可能会详细阐述，随着科学技术的不断突破，地球物理勘探方法将如何变得更加智能化、精细化。例如，大数据分析、机器学习在地震数据解释中的应用，以及如何利用更先进的传感器和采集技术，来提升勘探的精度和效率。我也期待书中能够提及，在环境日益受到关注的当下，地球物理技术在减少勘探影响、优化开发方案方面可能扮演的角色。毕竟，可持续发展是这个时代的主旋律，任何技术的发展都不能脱离这一大背景。我相信，这本书将为我们勾勒出一幅关于油气地球物理技术未来图景的蓝图，让我们看到科技如何驱动能源行业的进步。

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这本书的封面设计颇具匠心，采用了沉稳而又不失科技感的深蓝色调，中央的地球物理探测波纹图形象征着深邃的地下世界，与“21世纪初中期油气地球物理技术展望”这一书名相得益彰，透露出一种对未来科学探索的期待。我毫不犹豫地购买了它，尽管我并非专业的地质学家或地球物理学家，但作为一名对能源行业发展颇感兴趣的读者，我对书中涵盖的先进技术和发展趋势充满了好奇。我尤其希望能够了解，在当前全球能源转型的大背景下，地球物理勘探技术将如何演进，才能更高效、更精准地发现和开发那些依然至关重要的油气资源。书名中“展望”二字，让我联想到书中可能描绘的，是那些尚未完全成熟但极具潜力的创新方法，或许是人工智能在数据处理中的深度应用，又或者是新型地球物理方法的出现，能够克服以往勘探的种种局限。我期待书中能够给出一些关于这些技术未来发展方向的权威解读，并能以相对易懂的方式呈现给像我这样的非专业读者，帮助我们理解这些前沿技术将如何塑造未来的能源格局。

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拿到《21世纪初中期油气地球物理技术展望》这本书，我第一眼就被其扎实的学术气息所吸引。书名清晰地指明了其关注的核心——油气地球物理技术，而“21世纪初中期”则预示着其内容的先进性和前瞻性。我对此书充满期待，希望它能够深入剖析未来数十年内，地球物理勘探技术可能发生的颠覆性变革。我设想，书中定会涵盖诸如智能地震采集与处理、全波形反演的最新进展、多属性分析与机器学习的融合应用，甚至是对新型地球物理勘探手段的探讨，例如深层电磁勘探或新型重磁异常分析技术。在当前的能源结构转型期，如何更高效、更经济、更环保地发现和评估油气资源，将是极其重要的课题，而地球物理技术无疑扮演着关键角色。我期望这本书能为我提供一个清晰的视角，让我能够理解这些前沿技术如何应对未来的挑战，并在能源安全和可持续发展中贡献力量。

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我购买这本书完全是出于对未来科技发展的好奇心。书名中“展望”二字，立刻抓住了我的眼球，让我对接下来的内容充满了期待。我猜测，这本书不仅仅是关于技术本身，更可能是在探讨这些技术将如何引领油气勘探进入一个全新的时代。我尤其关注“21世纪初中期”这个具体的时间范围，这意味着书中内容将具有很强的预测性，或许会涉及一些目前还处于研究阶段，但未来极有可能实现突破的技术。比如，我一直对人工智能在科学研究中的应用充满兴趣，很想知道在油气地球物理领域，AI将如何改变数据处理、模型构建和结果解释的流程。此外，我也想了解，随着油气资源越来越难以发现，地球物理技术是否会朝着更深、更复杂的地下结构进行探索，以及为此需要开发哪些全新的理论和方法。这本书无疑将是一次关于未来科技的深度探索之旅。

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这本书的书名让我立刻联想到了一场关于未来科技的盛宴。我脑海中浮现出各种先进的勘探设备和前沿的数据处理算法，它们共同描绘出一幅激动人心的画面。“21世纪初中期”这个时间节点，让我感觉到这本书的内容充满了前瞻性，它不会停留在过去或现在，而是将目光投向更遥远的未来。我希望书中能够深入探讨，在日益复杂的勘探环境下，如何利用更强大的计算能力和更精密的仪器，去揭示那些埋藏在地层深处的宝藏。例如，分布式光纤传感技术、无人机在数据采集中的应用，以及多物理场联合反演等，这些新兴技术是否会在书中得到详细的介绍和分析？我迫切地想知道，这些技术将如何帮助地球物理学家们突破现有的瓶颈，提高发现油气藏的成功率，同时降低勘探成本和环境风险。这本书无疑是我了解未来能源勘探技术发展的重要窗口。

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