用波形梯度法研究介质速度,各向异性和衰减特性

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41374058
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0404.地震学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Wave Gradiometry is a new array data processing technology that has been introduced to the Geophysics community by Dr. Charles A. Langston. The PI of this project has successfully applied this method to the USArray in the western US region and also solved many practical problems in the real data application. This technology makes use of the spatial and temporal attributes of array waveforms to derive four major wave propagation properties: wave speed, wave directionality, geometrical spreading and radiation pattern. However, the method to obtain the physical properties of media from these wave propagation properties is yet to be developed, and they are the key issues to be solved in this project。The major scientific targets of this project include: (1) obtaining 3D media velocity structure from wavegradiometry; (2) studying the anisotropic property using wave Gradiometry. One of the most promising benefits of this technology is to map the fault distribution in the array-covered region; (3) studying the attenuation using wave Gradiometry. We will also investigate the application of this method to different seismic phases.
波形梯度法是Charles A. Langston教授引进到地球物理领域的一种全新的台网数据处理方法。本课题负责人将其应用到美国流动台网USARRAY并解决了实际应用中的很多具体问题。该方法有效地利用台网地震波形的时间和空间特性,从单一地震的台网数据可以求得四大波传播参数:传播速度,传播的方向性,几何扩散和辐射模式。从这些波传播参数中计算传播介质的物理特性仍然是个需要解决的问题,而这正是本课题的研究重点。本课题的主要目标是(1)用波形梯度法研究介质的3D速度结构;(2)用波形梯度法研究介质的各向异性。该方法一个最有前景的应用就是用于探测台网覆盖区域的断裂面分布;(3)用波形梯度法研究介质的衰减特性。本课题也将探讨不同震相对该方法的适用性。

结项摘要

波形梯度法是美国孟菲斯大学Charles A. Langston引进到地震领域的一种全新的台网数据处理方法,并由本课题负责人实现了其在大型台网中的应用【Langston, 2007a;Langston, 2007b; Langston, 2007c; Langston & Liang 2007;Liang and Langston, 2009a】。该方法有效地利用地震波的时间和空间特性,从单一地震的台网数据可以得到波传播速度,波传播的方向性,几何扩散,和辐射模式等四大波传播参数。而所有这些特性又和波传播的介质特性密不可分。在自然科学基金的支持下,本项目(1)实现了用波形梯度法计算三维速度结构;(2)实现了用波形梯度法研究介质各向异性;(3)实现了利用波形梯度法进行波场重构的方法;(4)同时也开展了利用波形梯度法研究介质衰减特性的研究。本项目将以上方法应用于美国USARRAY数据,中国喜马拉雅台阵数据,川西密集台阵数据并取得了较好的效果。随着密集台阵的增多,该方法从一个全新的角度为地球内部结构的研究提供了新的工具。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
美国中东部地震台阵波场的三分量波形梯度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周鲁;梁春涛;杨宜海
  • 通讯作者:
    杨宜海
微地震地面监测系统的优化设计
  • DOI:
    10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.05.010
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    石油地球物理勘探
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    余洋洋;梁春涛;康亮;尹陈;巫芙蓉
  • 通讯作者:
    巫芙蓉
Joint inversion of source location and focal mechanism of microseismicity
震源位置与微震震源机制联合反演
  • DOI:
    10.1190/geo2015-0272.1
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Geophysics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Liang Chuntao;Yu Yangyang;Yang Yihai;Kang Liang;Yin Chen;Wu Furong
  • 通讯作者:
    Wu Furong
用接收函数建立区域模型的震源机制反演及其在芦山地震序列研究中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨宜海;梁春涛;苏金蓉
  • 通讯作者:
    苏金蓉

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其他文献

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  • DOI:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • DOI:
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  • 影响因子:
    --
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    梁春涛
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    --
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡隽;谭玉阳;张海江;曹俊兴;梁春涛;王权锋;徐彬
  • 通讯作者:
    徐彬

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梁春涛的其他基金

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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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