资源勘探中的反问题的数学理论与算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11331004
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    240.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0505.反问题建模与计算
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The target of this project is to find the new methods for solving the key problems in reversion of the viscoelastic and image reversion by ambient noises in the resource exploration. By studying properties of the solutions of stochastic differential equations and numerical methods, which are the hot topics in the applied mathematics studies, we will study the inverse problems of mathematical physics, which are interesting topics for many researchers. In this project, we will study the suitable mathematical models for the different underground viscoelastic geological structures, the inverse problems based on the partial differential equations and reversion algorithms. The researches include that the stochastic differential equation with the random sources. By the stochastic properties of the stochastic differential equations and measurements on the boundary, the Green functions of the partial differential equations can be extracted and reconstructed. Moreover, the uniqueness, conditional stability, fast algorithms and numerical simulations will be studied for the inverse problems of reconstructing the coefficients in the partial differential equations. The results will be applied to solve one or two real problems in the resource exploration. We hope our research will provide some new ideas and new technology for the researchers in the fields of geophysics.
本项目为解决资源勘探中的粘弹性介质的反演和背景噪声反演的难点问题,与应用数学领域的随机微分方程解的性质和数值解法的热点研究方向相结合,开展应用数学领域大家普遍关心的数学物理反问题研究,为加快资源勘探突破提供理论上的支持和可行的反演算法。本项目将针对资源勘探中不同地质构造环境,研究粘弹性数学模型的构建和基于偏微分方程的反问题的理论和算法;研究含随机源的随机偏微分方程,利用随机微分方程解的统计性质和边界上的观测资料,提取和重构偏微分方程解的Green函数,研究由Green函数重构偏微分方程系数的反问题的唯一性、条件稳定性、快速算法以及数值实现问题。研究成果将应用于解决一二个资源勘探中的实际问题,为地球物理领域的研究者提供一些新的思路和新的方法。

结项摘要

本项目为解决资源勘探中的粘弹性介质的反演和背景噪声反演的难点问题,与应用数学领域的随机微分方程解的性质和数值解法的热点研究方向相结合,开展应用数学领域大家普遍关心的数学物理反问题研究,为加快资源勘探突破提供理论上的支持和可行的反演算法。本项目针对资源勘探中不同地质构造环境,研究粘弹性数学模型的构建和基于偏微分方程的反问题的理论和算法;研究含随机源的随机偏微分方程,利用随机微分方程解的统计性质和边界上的观测资料,提取和重构偏微分方程解的Green函数,研究由Green函数重构偏微分方程系数的反问题的唯一性、条件稳定性、快速算法以及数值实现问题。在以下几个方面取得了进展:1、被动成像的两阶交叉关联的理论分析与算法;2、长白山火山区深部速度结构的地震背景噪声成像反演研究;3、利用接收函数研究我国东北地区的俯冲板片结构;4、龙门山断裂带深部构造变形的粘弹性模拟研究;5、关于一类具零特征的一阶线性双曲组的边界能控性等。研究成果可以被应用于解决其他相关的资源勘探中的实际问题,可以为地球物理领域的研究者提供一些新的思路和新的方法。

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Analysis of a system of nonlocal conservation laws for multi-commodity flow on networks
网络多商品流非局部守恒定律体系分析
  • DOI:
    10.3934/nhm.2015.10.749
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Networks and Heterogeneous Media
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Alex;er Keimer;Martin Gugat;Guenter Leugering;Zhiqiang Wang
  • 通讯作者:
    Zhiqiang Wang
Error analysis of a mixed finite element method for a Cahn-Hilliard-Hele-Shaw system
Cahn-Hilliard-Hele-Shaw 系统混合有限元方法的误差分析
  • DOI:
    10.1007/s00211-016-0813-2
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Numerische Mathematik
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Liu Yuan;Chen Wenbin;Wang Cheng;Wise Steven M.;Wise SM
  • 通讯作者:
    Wise SM
A ROBUST DOMAIN DECOMPOSITION METHOD FOR THE HELMHOLTZ EQUATION WITH HIGH WAVE NUMBER
高波数亥姆霍兹方程的鲁棒域分解方法
  • DOI:
    10.1051/m2an/2015058
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Wenbin;Liu Yongxiang;Xu Xuejun;Xu Xuejun;Chen WB
  • 通讯作者:
    Chen WB
Action Recognition from Pose Signature in Static Image
静态图像中姿势签名的动作识别
  • DOI:
    10.1142/s0218001416550107
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Qian Yinzhong;Chen Wenbin;Shen I-Fan
  • 通讯作者:
    Shen I-Fan
Analyses and Applications of the Second-Order Cross Correlation in the Passive Imaging
二阶互相关在被动成像中的分析及应用
  • DOI:
    10.4208/cicp.scpde14.26s
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Communications in Computational Physics
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wang Lingdi;Cheng Jin;Chen Wenbin;Cheng Jin;Chen WB
  • 通讯作者:
    Chen WB

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其他文献

一种崭新的获取多能性干细胞的技术——诱导多能性干细胞
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
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新基因mgt-16反转录病毒载体的构建及其在小鼠间充质干细胞中的表达
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    中村玄;江渝;永安聖;程晋;H.Kosaki
  • 通讯作者:
    H.Kosaki
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关于半有限冯诺依曼代数中的 Jensen 型大化,非交换 Lp 空间
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    中村玄;江渝;永安聖;程晋;H.Kosaki;H. Kosaki
  • 通讯作者:
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自制载体冷冻小鼠原核期胚胎效果分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陶勇

其他文献

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程晋的其他基金

基于微分方程模型的信息重构的理论与算法
  • 批准号:
    11971121
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    53 万元
  • 项目类别:
    面上项目
天元数学交流项目“光声与超声联合成像中的相关反演理论及其算法的研究”
  • 批准号:
    11726503
  • 批准年份:
    2017
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    29.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
抛物型偏微分方程中的系数辨识与算法
  • 批准号:
    10871050
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
数学物理方程的反问题及其应用
  • 批准号:
    10431030
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    90.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
数学物理反问题的条件稳定性及正则化算法
  • 批准号:
    10271032
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
    14.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目
某些数学物理反问题的研究及其算法设计分析
  • 批准号:
    19971016
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    8.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
不适定问题理论算法及其应用
  • 批准号:
    19501008
  • 批准年份:
    1995
  • 资助金额:
    3.2 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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