【地震】基于2维声波变密度地震波数值模拟(采用10阶及以上空间精度和2阶时间精度的有限差分,结合PML吸收边界)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于 10 阶及以上空间精度、2 阶时间精度有限差分与 PML 吸收边界的 2 维声波变密度地震波数值模拟,是当前高精度地震波场模拟的核心方法 —— 通过高阶空间差分降低数值频散误差,2 阶时间差分平衡计算效率与精度,PML 边界则高效吸收边界反射波,最终能精准复现变密度地层中声波的传播、反射、透射过程,为地震勘探数据解释(如储层预测、断层识别)提供可靠的波场基础。

一、核心原理:2 维声波变密度方程与数值离散

该模拟方法的核心是基于变密度声波波动方程,通过高阶有限差分实现空间与时间的离散,同时用 PML 边界处理波场边界反射问题,确保波场传播的真实性。

4. PML 吸收边界条件

为解决模拟区域边界的波反射问题(避免边界反射波干扰内部波场),采用完全匹配层(PML) 边界:

  • 原理:在模拟区域边界外侧设置一定厚度(如 10-20 个网格点)的 PML 层,通过引入 “复数拉伸坐标” 和 “衰减函数”,使入射波在 PML 层内逐渐衰减(能量被吸收),而非反射回模拟区域;

  • 变密度适配:在 PML 层中同步考虑密度 ρ(x,z) 的变化,调整衰减函数参数(如衰减系数、拉伸系数),确保 PML 与变密度介质的阻抗匹配,吸收效率可达 99% 以上(高频波吸收效果尤为显著)

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function binwrite(filename,P)

%存储为二进制单精度文件

fid=fopen(filename,'wb');

fwrite(fid,P,'single');

fclose(fid);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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%*********************************************************************** % 3-D FDTD code with PEC boundaries %*********************************************************************** % % Program author: Susan C. Hagness % Department of Electrical and Computer Engineering % University of Wisconsin-Madison % 1415 Engineering Drive % Madison, WI 53706-1691 % 608-265-5739 % hagness@engr.wisc.edu % % Date of this version: February 2000 % % This MATLAB M-file implements the finite-difference time-domain % solution of Maxwell's curl equations over a three-dimensional % Cartesian space lattice comprised of uniform cubic grid cells. % % To illustrate the algorithm, an air-filled rectangular cavity % resonator (充气矩形空腔谐振器) is modeled. The length, width, and height of the % cavity are 10.0 cm (x-direction), 4.8 cm (y-direction), and % 2.0 cm (z-direction), respectively. % % The computational domain is truncated using PEC boundary % conditions: % ex(i,j,k)=0 on the j=1, j=jb, k=1, and k=kb planes % ey(i,j,k)=0 on the i=1, i=ib, k=1, and k=kb planes % ez(i,j,k)=0 on the i=1, i=ib, j=1, and j=jb planes % These PEC boundaries form the outer lossless walls of the cavity. % % The cavity is excited by an additive current source oriented % along the z-direction. The source waveform is a differentiated % Gaussian pulse given by % J(t)=-J0*(t-t0)*exp(-(t-t0)^2/tau^2), % where tau=50 ps. The FWHM ( 半最大值全宽度(full width at half maximum)) % spectral bandwidth of this zero-dc- % content pulse is approximately 7 GHz. The grid resolution (分辨率) % (dx = 2 mm) was chosen to provide at least 10 samples per % wavelength up through 15 GHz. % % To execute this M-file, type "fdtd3D" at the MATLAB prompt. % This M-file displays the FDTD-computed Ez fields at every other % time step (第一个时间), and records those frames in a movie matrix, M, which % is played at the end of the simulation using the "movie" command. % %*********************************************************************** clear %*********************************************************************** % Fundamental constants %*********************************************************************** cc=2.99792458e8; %speed of light in free space muz=4.0*pi*1.0e-7; %permeability of free space epsz=1.0/(cc*cc*muz); %permittivity of free space %*********************************************************************** % Grid parameters %*********************************************************************** ie=50; %number of grid cells in x-direction je=24; %number of grid cells in y-direction ke=10; %number of grid cells in z-direction ib=ie+1; jb=je+1; kb=ke+1; is=26; %location of z-directed current source js=13; %location of z-directed current source kobs=5; dx=0.002; %space increment of cubic lattice dt=dx/(2.0*cc); %time step nmax=500; %total number of time steps %*********************************************************************** % Differentiated Gaussian pulse excitation %*********************************************************************** rtau=50.0e-12; tau=rtau/dt; ndelay=3*tau; srcconst=-dt*3.0e+11; %*********************************************************************** % Material parameters %*********************************************************************** eps=1.0; %相对介电常数 epsz,真空介电常数 sig=0.0; %相对电阻率 %*********************************************************************** % Updating coefficients %*********************************************************************** ca=(1.0-(dt*sig)/(2.0*epsz*eps))/(1.0+(dt*sig)/(2.0*epsz*eps)); cb=(dt/epsz/eps/dx)/(1.0+(dt*sig)/(2.0*epsz*eps)); da=1.0; db=dt/muz/dx; %*********************************************************************** % Field arrays %*********************************************************************** ex=zeros(ie,jb,kb); ey=zeros(ib,je,kb); ez=zeros(ib,jb,ke); hx=zeros(ib,je,ke); hy=zeros(ie,jb,ke); hz=zeros(ie,je,kb); %*********************************************************************** % Movie initialization %*********************************************************************** tview(:,:)=ez(:,:,kobs); sview(:,:)=ez(:,js,:); subplot('position',[0.15 0.45 0.7 0.45]), pcolor(tview'); %shading flat; %caxis([-1.0 1.0]); %colorbar; %axis image; title(['Ez(i,j,k=5), time step = 0']); xlabel('i coordinate'); ylabel('j coordinate'); subplot('position',[0.15 0.10 0.7 0.25]), pcolor(sview'); %shading flat; %caxis([-1.0 1.0]); %colorbar; %axis image; title(['Ez(i,j=13,k), time step = 0']); xlabel('i coordinate'); ylabel('k coordinate'); rect=get(gcf,'Position'); rect(1:2)=[0 0]; M=moviein(nmax/2,gcf,rect); %*********************************************************************** % BEGIN TIME-STEPPING LOOP %*********************************************************************** for n=1:nmax %*********************************************************************** % Update electric fields %*********************************************************************** ex(1:ie,2:je,2:ke)=ca*ex(1:ie,2:je,2:ke)+... cb*(hz(1:ie,2:je,2:ke)-hz(1:ie,1:je-1,2:ke)+... hy(1:ie,2:je,1:ke-1)-hy(1:ie,2:je,2:ke)); ey(2:ie,1:je,2:ke)=ca*ey(2:ie,1:je,2:ke)+... cb*(hx(2:ie,1:je,2:ke)-hx(2:ie,1:je,1:ke-1)+... hz(1:ie-1,1:je,2:ke)-hz(2:ie,1:je,2:ke)); ez(2:ie,2:je,1:ke)=ca*ez(2:ie,2:je,1:ke)+... cb*(hx(2:ie,1:je-1,1:ke)-hx(2:ie,2:je,1:ke)+... hy(2:ie,2:je,1:ke)-hy(1:ie-1,2:je,1:ke)); ez(is,js,1:ke)=ez(is,js,1:ke)+... srcconst*(n-ndelay)*exp(-((n-ndelay)^2/tau^2)); % J(t)=-J0*(t-t0)*exp(-(t-t0)^2/tau^2) %*********************************************************************** % Update magnetic fields %*********************************************************************** hx(2:ie,1:je,1:ke)=hx(2:ie,1:je,1:ke)+... db*(ey(2:ie,1:je,2:kb)-ey(2:ie,1:je,1:ke)+... ez(2:ie,1:je,1:ke)-ez(2:ie,2:jb,1:ke)); hy(1:ie,2:je,1:ke)=hy(1:ie,2:je,1:ke)+... db*(ex(1:ie,2:je,1:ke)-ex(1:ie,2:je,2:kb)+... ez(2:ib,2:je,1:ke)-ez(1:ie,2:je,1:ke)); hz(1:ie,1:je,2:ke)=hz(1:ie,1:je,2:ke)+... db*(ex(1:ie,2:jb,2:ke)-ex(1:ie,1:je,2:ke)+... ey(1:ie,1:je,2:ke)-ey(2:ib,1:je,2:ke)); %*********************************************************************** % Visualize fields %*********************************************************************** if mod(n,2)==0; timestep=int2str(n); tview(:,:)=ez(:,:,kobs); sview(:,:)=ez(:,js,:); subplot('position',[0.15 0.45 0.7 0.45]), pcolor(tview'); % shading flat; % caxis([-1.0 1.0]); % colorbar; % axis image; title(['Ez(i,j,k=5), time step = ',timestep]); xlabel('i coordinate'); ylabel('j coordinate'); subplot('position',[0.15 0.10 0.7 0.25]), pcolor(sview'); % shading flat; % caxis([-1.0 1.0]); % colorbar; % axis image; title(['Ez(i,j=13,k), time step = ',timestep]); xlabel('i coordinate'); ylabel('k coordinate'); nn=n/2; M(:,nn)=getframe(gcf,rect); end; %*********************************************************************** % END TIME-STEPPING LOOP %*********************************************************************** end movie(gcf,M,0,10,rect);
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