Acoustic and Elastic Wave Fields in Geophysics III pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kaufman, A. A.; Levshin, Anatoli L.;

出品人:

页数:652

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 242.95

装帧:

isbn号码:9780444519559

丛书系列:

图书标签:

• Acoustic waves
• Elastic waves
• Geophysics
• Wave fields
• Seismic waves
• Wave propagation
• Geophysical exploration
• Numerical modeling
• Inverse problems
• Seismology

现代地球物理学中的非线性波现象与成像技术 本书聚焦于地球物理学前沿领域中，对介质非线性响应和复杂波场传播的深入探讨与先进成像方法的开发。 随着勘探技术向更深层、更复杂地质结构迈进，传统的线性弹性波理论在描述实际地下介质（如存在高应力、流体饱和度变化或微裂隙等）的响应时，已显示出其局限性。本书旨在填补现有文献中对这些非线性现象系统性研究的空白，为地球物理学家、勘探工程师以及地球动力学研究人员提供一个整合性的、基于最新进展的参考框架。 第一部分：非线性介质的本构关系与波传播基础 本书的开篇部分奠定了理解非线性地球物理学的基础。我们首先回顾了经典线性弹性理论的假设前提，并详细阐述了如何构建描述岩石和土壤等材料在大幅应变或高静载荷下行为的高阶弹性本构关系。这包括对二阶、三阶乃至更高阶弹性常数的引入，并讨论了如何利用实验室测量数据（如超声波脉冲衰减、准静态压缩试验）来精确校准这些参数。 随后，我们将重点放在非线性波方程的推导上。不同于标准的波动方程，非线性介质中的波传播速度和波形会随着波的振幅和频率而发生变化，这导致了诸如波速依赖于入射强度（振幅依赖性）、谐波产生（频率倍增）和自聚焦等独特的现象。我们详细分析了在准静态（低频）和准动态（高频）情况下，应力-应变关系对波传播速度（尤其是在各向异性介质中）的影响机制，并引入了KdV (Korteweg-de Vries) 方程和非线性薛定谔方程 (NLS) 等偏微分方程模型，用以描述这些复杂波场的演化。 特别地，本书深入探讨了应力敏感性对地震波传播的影响。在断裂带、页岩储层或深部地幔过渡带等高孔隙压力或高应力梯度区域，地震波速的变化不再仅仅是密度或弹性模量的变化，而是强烈依赖于入射波的应力扰动。我们提供了量化这些应力敏感性参数（如$alpha$参数）的方法，并将其纳入大规模三维波场模拟框架中。 第二部分：非线性地震学中的观测与表征 在第二部分，我们将理论框架应用于实际的地球物理勘探和监测场景。我们探讨了非线性效应的观测方法，强调了如何从传统的地震记录中识别出非线性信号的“指纹”。 一个核心内容是倍频程响应分析 (Second Harmonic Generation, SHG)。当强大的地震波或人工震源信号穿过高度非线性介质时，会产生与入射频率成倍频的信号。本书详细描述了如何设计实验和野外采集方案，以高信噪比地捕获这些微弱的二次谐波。我们分析了二次谐波的相位和振幅信息与地下介质中微裂隙密度、流体状态以及预应力状态之间的定量关系，这为裂缝监测和储层参数反演提供了全新的工具。 此外，我们还讨论了自激振荡与波场衰减。在强非线性介质中，能量可能在特定频率上被“锁定”或快速耗散。本书引入了非线性衰减模型，该模型超越了传统的Q值衰减模型，能够解释由介质内部微观结构弛豫和非线性耗散机制引起的频率依赖性衰减。我们对比分析了不同类型的岩石（如砂岩、花岗岩、页岩）在不同孔隙度和饱和度条件下的非线性特征差异。 第三部分：先进的非线性成像与反演技术 本书的最后一部分聚焦于如何利用非线性波的特性来克服传统线性成像方法的局限性，实现高分辨率和高灵敏度的地下结构成像。 我们详细介绍了基于非线性参数的层析成像技术 (Nonlinear Tomography)。与依赖于标准P波和S波速度的线性层析成像不同，非线性成像直接反演介质的非线性弹性系数。我们开发和评估了多种反演算法，包括基于波形残差的迭代方法和基于波头时间差的近似方法。这些方法在识别渗透率变化、断层带的剪切损伤区域以及油气储层中的应力敏感性变化方面显示出卓越的性能。 一个重要的专题是全波形反演 (Full Waveform Inversion, FWI) 在非线性背景下的扩展。我们讨论了如何将非线性本构关系纳入高精度数值模拟器（如有限差分法、伪谱法），并构建新的目标函数，该函数不仅包含对波形振幅和到达时间的拟合，还包括对二次谐波成分的匹配。这使得我们能够同时反演介质的速度结构和非线性参数，从而得到更可靠的地下物性描述。 最后，本书展望了应用前景，包括利用非线性地震技术进行地质灾害预警（如火山活动和滑坡监测）、深部地壳结构探测，以及针对非常规油气资源勘探中复杂储层特性的精细描述。我们强调了数据处理、噪声分离和多尺度分析在实际应用中的挑战与解决方案。 目标读者： 本书适合于地球物理学、石油工程、固体物理学以及相关交叉学科的研究生、博士后研究人员以及在工业界从事地震数据处理和储层评价的高级工程师。阅读本书需要具备扎实的波动理论和基础线性弹性力学知识。

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从一个侧重于油气勘探数据解释的专业人士角度来看，这本书的侧重点显得有些偏差。我的工作核心是“反演”，即如何从接收到的地震记录中准确地推断出地下介质的物性参数。这本书在“正演”模拟上做得非常出色，对于波场传播的数值模拟算法描述得非常透彻，足以让人精通如何构建一个精确的模拟器。但是，涉及到反演理论的部分，特别是伴随状态方法和梯度计算的细节，讲解得相对简略，很多关键的优化策略和正则化手段只是蜻蜓点水。我需要的是如何在高维空间中高效、稳定地找到最佳模型参数的实用指南，而不是仅仅停留在推导出欧拉-拉格朗日方程的阶段。这本书更像是一位理论物理学家撰写的心血之作，它在描述“世界如何运转”方面达到了极高的水准，但在解决“我们如何知道世界是什么样”这个问题上，显得力不从心，留下了巨大的实践鸿沟。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调搭配着细致的等值线图，让人立刻联想到地球深处的奥秘。我原本期待着一场关于地震波和声波如何在复杂地质结构中传播的深度解析，特别是针对那些最新的数值模拟技术和反演方法的介绍。然而，翻开前几页，我发现它似乎更偏向于对基础理论的详尽梳理，对于我迫切想了解的那些前沿应用案例，比如如何利用高频微震数据来精细刻画页岩储层中的流体分布，讨论得相对保守。作者在阐述波动方程的解析解时非常严谨，每一个推导步骤都清晰可见，这对于初学者无疑是宝贵的财富。但对于我这样已经有一定背景的读者来说，我更希望看到的是如何在实际勘探项目中，面对海量噪声和非均匀介质时，这些理论如何被巧妙地“驯服”和应用。或许是篇幅的限制，很多精彩的“实战”细节被略过了，留下了些许意犹未尽的感觉。整体而言，它更像是一本扎实的教科书，而非一本聚焦于最新研究进展的报告集，学术性有余，应用性的前沿探索略显不足。

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这本书的排版和印刷质量无可挑剔，图表清晰，公式符号准确无误，这在专业书籍中是极大的加分项。我尤其欣赏作者在引言部分对不同波型——纵波、横波、斯通利波——的物理意义和相互转化机制所做的细致区分，这在很多综合性的教材中往往是一笔带过的内容。然而，阅读过程中，我总感觉叙述的逻辑链条有点过于线性化，缺乏对不同理论视角之间辩证关系的探讨。例如，在讨论各向异性介质时，我期待能看到更多关于Acoustic-Elastic耦合模型的对比分析，而不是仅仅聚焦于对标准弹性波方程的扩展。这本书在“Acoustic”和“Elastic”这两个词上似乎花了过多精力去区分它们各自的边界，但真正的挑战往往在于如何平滑地过渡。我希望作者能更勇敢地去触碰那些尚未完全解决的交叉领域问题，比如孔隙流体对高频波衰减的非线性影响，而不是仅仅停留在线性、均匀介质的理想情景下。它构建了一个完美的理论世界，但我们生活在充满不完美的真实世界里。

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说实话，拿到这本书的时候，我的第一印象是它“厚重”得让人有些敬畏。我是一名野外地震队的技术负责人，我们最头疼的就是现场数据的质量控制和实时处理。我特别关注这本书里有没有关于大地散射和非线性效应的最新进展，因为这些现象在复杂盐丘或火山岩地区的数据解释中简直是噩梦。我仔细翻阅了关于射线追踪和有限差分法的章节，它们确实提供了极其详尽的数学框架，对于理解数值误差的来源非常有帮助。但是，当涉及到如何利用机器学习或深度学习来加速波场正演和反演时，内容就显得有些陈旧了。现在的地球物理研究已经进入了AI赋能的时代，很多快速成像算法的效率提升都依赖于新的计算范式。这本书的理论基础无疑是坚实的，但它似乎停在了上一个十年，缺乏对计算效率和大规模并行处理的讨论，这对于我们处理三维高密度数据的日常工作来说，价值打了折扣。它更适合在安静的学术象牙塔里，作为理解经典物理的基石，而不是指导我们应对现场瞬息万变的工程挑战。

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我购买这本书的初衷是希望它能成为我未来博士论文的理论支撑，特别是关于非常规储层中的波场衰减和品质因子（Q值）研究。我对声波和弹性波在粘滞介质中的相互作用非常感兴趣。这本书确实花了大篇幅来讨论频散和吸收，这方面的内容详尽且数学上非常严谨。作者对克雷斯格-尼尔森（Caukwell-Nielsen）模型的讨论非常深入，这确实是教科书级别的标准。然而，我注意到一个明显的倾向，即作者更侧重于利用成熟的、基于物理的（physics-based）模型来解释现象，对于近年来新兴的、完全基于数据驱动的衰减建模方法，几乎没有提及。这让我感到有点遗憾，因为在实际勘探中，很多时候我们缺乏精确的岩石物理参数来支撑复杂的物理模型，而数据驱动的方法反而能提供更灵活的拟合能力。这本书为经典物理学打下了坚实基础，但它似乎错失了与当代数据科学深度融合的浪潮，使得它的应用价值在快速迭代的地球物理前沿显得不够前瞻。

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