含水合物松散沉积物声速剖面成像技术研究*

方跃龙，胡高伟，刘昌岭†，赵仕俊

（1. 中国石油大学（华东）信息与控制工程学院，山东 青岛 266555；2. 国土资源部天然气水合物重点实验室，山东 青岛266071；3. 青岛海洋地质研究所，山东 青岛 266071；4. 中国石油大学（华东）石油仪器仪表研究所，山东 东营 257061）

含水合物松散沉积物声速剖面成像技术研究*

方跃龙1,2，胡高伟2,3，刘昌岭2,3†，赵仕俊1,4

（1. 中国石油大学（华东）信息与控制工程学院，山东 青岛 266555；2. 国土资源部天然气水合物重点实验室，山东 青岛266071；3. 青岛海洋地质研究所，山东 青岛 266071；4. 中国石油大学（华东）石油仪器仪表研究所，山东 东营 257061）

本文基于射线理论的超声层析成像技术，采用自适应消噪技术除去天然气水合物（NGH）实验模型固有噪声，运用直射线追踪法和基于联合迭代重建算法（Simultaneous Iterative Reconstruction Techniques, SIRT）的迭代重建法实现超声层析成像的正演和反演，针对水合物实验获取的波形，得到NGH在松散沉积物中形成时的地层声速剖面结构图像。结果表明，使用超声层析成像技术获取的含NGH沉积物的二维声速剖面结构能够准确反应不同时刻沉积物中NGH饱和度及分布情况，并且纵横波速度剖面结构的变化趋势大体相同。同时本文也结合常用的NGH声速预测模型，针对实验数据，对声速与NGH饱和度之间的关系进行了讨论。

天然气水合物；声学速度剖面；自适应消噪；层析成像；超声波换能器

0 引 言

天然气水合物（Natural gas hydrate, NGH）又称可燃冰，具有燃烧值高、清洁无污染的特点，其物性分析与勘探开发技术受到人们的广泛关注[1]。NGH与孔隙流体相比，具有较高的弹性模量，含NGH沉积层在地震和声波测井剖面上表现为高速度异常[2]，因此研究NGH的声学特性能够反映岩性、NGH分布及含量等重要信息。在使用地震波技术进行海底NGH的勘探中，常用到地震剖面上识别的似海底地震反射面（Bottom-Simulating Reflectors, BSR）判定NGH的分布情况。

由于受地层条件的限制，对NGH各项物性参数进行原位测量十分困难，在实验室对人工合成NGH（含NGH沉积物）的基本物性参数进行测量是比较经济有效的方法。目前，含NGH沉积物的声学特性实验研究可分为静态测试和实时测试两种，如Winter等[3]利用GHASTLI装置对水/冰、冰冻孔隙水、野外沉积物样品、冻结沉积物样品、以及不同孔隙中的沉积物合成的NGH样品进行了纵波的测量；Priest等[4,5]利用共振柱技术研究了“过量气 +定量水”、“过量水 + 定量气”体系下生成的NGH对沉积物纵横波速和衰减的影响；业渝光等[6]和胡高伟等[7]使用纵横波一体化探针测量了固结和松散沉积物中NGH生成过程和分解过程的声波随饱和度的变化情况，这些研究所用到的实验装置多集中于一维模型。由于NGH在沉积物中的形成具有随机分布特征，单一层位研究的叠加难以阐明NGH对沉积物速度剖面结构的影响，因而需要在实验室内通过模拟实验获取NGH生成/分解过程中含NGH沉积层的纵横波层速度特征和与之对应的NGH饱和度数据。

计算机层析成像（Computed Tomography, CT）技术是指利用某种射线源，通过物体外部检测出的信号，依照一定的物理和数学关系，生成图像，重现物体内部（剖面）特征[8]。由于超声波具有频率高、指向性好、能量强等特点，因此人们将超声波作为发射源的检测技术与射线CT技术相结合，在无损检测领域具有良好的应用。例如王振宇等[9]对已知缺陷的混凝土构件的层析成像进行了试验研究，可以识别出具有一定置信度的缺陷区域；Deidda等[10]在混凝土质量无损检测中采用基于SIRT法成像，在两个相互垂直的方向上进行透射法声波检测，获取了二维声学速度剖面，取得了良好的效果。

Netzeband等[11]在秘鲁Yaquina盆地利用正演模拟得到BSR界面上方NGH稳定带声速的二维图像，并根据二维图像对NGH稳定带中游离气体的分布进行了分析。然而在NGH模拟实验中尚未有这方面的研究。因此，本文将层析成像技术引入到实验室的NGH声学测试中，发展了含NGH沉积物纵横波速度剖面结构的探测技术。通过实验获得了NGH生成过程中含NGH沉积物不同层位的纵横波速度，并利用自适应消噪技术对噪声信号进行滤波。在此基础上，采用超声层析成像技术，绘制出不同时刻下的含NGH沉积物纵横波速度二维剖面结构。同时，利用时域反射技术（Time domain reflectometry, TDR）探测了含NGH沉积物不同层位的NGH饱和度。在此基础上将两者结合，可准确获取NGH生成/分解过程中含NGH沉积物的速度剖面结构和其对应层位的NGH饱和度。研究成果有望为NGH海上地球物理勘探提供一种新的方法，所得的数据处理结果能直观地反映沉积物中含NGH饱和度及沉积物中NGH的分布情况。

1 含NGH沉积物的超声探测实验

1.1 实验装置描述

为获取含NGH松散沉积物中的声学速度剖面，本文使用含NGH沉积物速度剖面结构特性研究的实验装置（中国专利号：ZL201220232164.3）来模拟NGH的生成实验。实验装置结构如图1所示，由NGH二维实验模型（高压反应釜）、压力控制系统、制冷系统和计算机采集系统组成。反应釜内径为300 mm，内部高度为400 mm，设计压力为15 MPa，由增压设备控制通入的甲烷气压力，并由一压力传感器测量反应釜内压力的大小，压力测量精度为±0.25%。实验温度用循环水浴制冷系统调节。计算机采集系统包括声学测试采集系统和TDR测试采集系统。

图1 含NGH沉积物速度剖面结构特性研究实验装置简图Fig. 1 Experimental equipment for the study of velocity profile structure of hydrate in sediments

沿圆柱体反应釜纵向径面自上而下布设4对新型弯曲元换能器[13]，分别标为AE、BF、CG、DH，具有纯纵波片和弯曲元片，可单独收发纵波信号和横波信号。与4对声波换能器对应的每一层位设置双棒型TDR探针，可分别测量4个对应层位的含水量和NGH饱和度。8组温度传感器安放于釜底，利用探针的长度差分别测量沉积物4个不同层位的温度，测量精度为 ±0.1%。反应釜内部结构如图2所示，可以看出超声波探针所在剖面避开了温度探针，因而可认为所布设的温度探针不影响超声波的测量。

图2 反应釜内部结构图Fig. 2 Inner structure of the reactor vessel

1.2 实验材料及实验过程

本文所使用的松散沉积物为0.15～0.3 mm粒径的砂（孔隙度为38.33%）和0.3～0.6 mm粒径的砂（孔隙度为39.88%）。在实验过程中为加快NGH的生成，使用十二烷基硫酸钠溶液（SDS溶液）作为实验溶液。具体实验步骤如下：

（1）实验模型中铺设介质。第1层加0.15～0.3 mm粒径的砂并夯实，然后加入SDS水溶液直到饱和；第2层加0.3～0.6 mm粒径的砂并夯实，然后加入SDS水溶液直到饱和；第3、4层铺设同第1、2层。

（2）排除模型内空气。先向釜中通入一定压力的甲烷气，然后将其放出，从而将釜中的空气排出。

（3）加压。向釜中缓慢加入甲烷气直到加到实验设定压力为止。

（4）分步降温来生成NGH。启动循环水浴制冷系统，先降到9.5℃左右，保持24 h后，再降到8.5℃左右，再保持24小时，以后每次降1℃，一直降到2.5℃左右为止。

整个实验过程中，计算机系统实时记录温度、压力、超声波形和TDR波形等数据。

1.3 超声波信号采集

弯曲元换能器经波形发生器触发高斯脉冲信号后产生超声波，声波信号在经功率放大器放大后由16位高速数据采集器采集，其采样频率为10 MHz。在实验过程中，纵波频率设定为40 kHz，横波频率设定在20 kHz。纵波和横波信号分两个通道分别采集。每个换能器发射的信号可由4个换能器同时进行接收，从而在每次测量中可获取32个波形。为避免声波换能器之间的干扰，以切换采集的方式，每隔一定时间分别记录每个层位的纵横波信号，如图3所示，为其中一个发射换能器与4个接收换能器之间的传播波形，上图为采集的横波波形，下图为纵波波形。

图3 采集到的纵横波波形图像Fig. 3 Collected images of P and S-wave

1.4 水合物的饱和度测量

利用TDR技术测量NGH的饱和度[13,14]。依据TDR波形获取的介电常数和其与介质含水量之间的关系式，可以计算出水合物的饱和度：

其中，Ф表示孔隙度，θv表示介质含水量。

使用介电常数计算介质含水量时可直接套用Wright等[14]的经验公式。

利用TDR探针和上述公式，可获取NGH生成过程中饱和度的变化情况，可以验证NGH饱和度与超声波速度的关系。

2 声波信号的自适应消噪技术

由于声波沿釜壁传播的速度远大于在沉积物中的传播速度，接收到的波形可能含有沿釜壁传播的杂波，从而对提取首波信息带来干扰，因此需要设计滤波器对噪声信号进行消除。自适应滤波器能够根据输入信号统计特性的变化自动调整其结构参数，从而满足某种最佳准则（如最小均方误差准则、线性均方误差准则等）要求。因此，自适应滤波器能够很好地解决这一问题。

自适应干扰抵消器是自适应滤波器的一种应用，其基本结构如图4所示。

图4 自适应抗干扰抵消的一般结构Fig. 4 General structure of adaptive noise cancellation

期望信号d(n)是有用信号s(n)与干扰信号n1(n)之和，n2(n)是与n1(n)相关的一个干扰信号。由图可看出噪声n2(n)经自适应滤波器输出y(n)，再从原始输入中减去该输出，产生了系统的输出e(n)，即为对有用信号的最佳估计，干扰信号n1(n)也就得到一定程度的抵消。

最小均方（LMS）自适应算法是一种常用的自适应滤波算法，它是基于最小均方误差准则，在梯度法的基础上，通过改进均方差梯度的估计值的计算方法[16]。LMS算法可用下面一组递推公式表示，即：

其中：W(n)为滤波器系数向量；X(n)是由输入信号组成的一组输入向量；y(n)是输出信号；d(n)是期望信号；e(n)是误差信号；μ为权矢量更新时的步长因子，μ越大，则算法收敛越快，但同时收敛后的误差信号也越大；μ越小，则算法收敛速度越慢，但收敛后的误差信号也相应减小，稳态性更好。为解决这一矛盾，需对步长因子加以改进，从而提高收敛速度，对原算法加以改进的归一化LMS算法（NLMS算法）即可解决这一问题。

在NLMS算法中原算法步长因子μ可用下列步长因子代替：

即对公式（2）的算法做如下改进：

其余不变。

为验证自适应消噪技术的有效性，本文对实验装置获取反应釜充满水时声波传播的波形和空釜时声波波形（即噪声信号），运用matlab编写GUI图形进行分析验正。其GUI图形主界面如图5所示，左边上下两幅图是期望信号水的波形和对应的频谱图，中间两幅图为噪声信号波形和对应的频谱图，右边两幅图是滤波后波形和对应的频谱图。

利用傅里叶−小波变换法（FFT-WT）即可获取波形的首波信息，其详细原理和方法可以参见文献[17]。根据滤波后的波形频谱图，可看出波形主频在40 kHz附近；再使用以Gabor函数（中心频率，7 MHz）作为母小波的小波分析软件来确定声波传播时间：通过色谱图的方式来显示频率随时间变化的分布特征，同时分析某时刻波形频率的小波系数，来确定此时刻的频率分布特征。如图6所示，可知时间点为200.1 μs时主频在40 kHz处最强，与滤波后波形的频谱图结果相符，由此可推断200.1 μs处为纵波到达时间点。

由于反应釜直径为300 mm，可知此时波速为1 499.3 m/s，基本符合声波在水中传播的速度（1 500 m/s）。证明本文采用的自适应消噪技术的可行性。

胡高伟等[6]通过对南海沉积物的纵横波测量结果的比较，证明了FFT-WT法在提取声波的有效性。在NGH生成实验中，含NGH沉积层的纵横波在经过滤波处理后的首波信息可采用上述方法进行提取。

图5 自适应消噪GUI界面Fig. 5 GUI interface of adaptive noise cancellation

图6 水中超声波形的小波分析图Fig. 6 Wavelet analysis chart of ultrasonic waveform in water

3 超声层析成像技术

超声层析成像技术的数学基础是Radon变换及逆变换。成像过程包括四个部分：数据的预处理，正演（即射线追踪），反演，以及对反演结果的评价，其中正演和反演方程的求解是其核心内容。本文利用新型弯曲元探针，采用自适应消噪技术除去杂波，并结合FFT-WT法即可准确获得沉积物不同层位之间的纵横波速度，实现了对数据的预处理。然后再利用层析成像技术即可得到沉积物中含NGH饱和度及沉积物中NGH的分布。

3.1 层析成像的射线追踪法

射线追踪是层析成像中正演和反演的关键步骤，它可以用矩阵形式来表示：

其中，T为投影向量，D为射线路径矩阵，X为图像向量。对于超声层析成像，正演的目的在于计算超声波从发射点到接受点的传播路径和走时，即构建射线路径矩阵D，反演的目的在于将实际的走时资料带入反演算法中，得到速度模型，即已知投影向量T，求解公式（5）得到图像向量X。

直射线法是构建射线路径矩阵中较为常用的方法，它以波在均匀介质中传播的路径是直线传播为理论基础，具体算法如下。

由一个源点出发，计算从源点到其相邻所有网格点的走时和射线长度。设源点坐标A(x1,y1)，位于网格单元第p行与第q列，接受点坐标为B(x2,y2)，位于网格单元的第k列与第l列。

设直射线在网格单元(m,n)的长度为l(m,n)

然后把除源点之外的所有网格点相继当作次级源，再计算从各个次级源点到其相邻网格点的走时和射线长度，将每次计算出走时加上从波源到次级源走时，作为波源点到该网格点的走时[17]。对于其他发射源点，重复上述工作，直到选取完所有发射点，即可获得每个发射点到其他接受点的射线路径矩阵。

由于本文采用四对收发声学探针（即图7中的AE、BF、CG、DH），每对探针中发射探针与接受探针相距300 mm，相邻每组探针之间的垂直距离为65 mm，所以可以构建模型为260 mm×300 mm的矩形区域。在上面可划分出4×4个单元格，射线条数为4×4条，每个单元格纵横边长分别为65 mm和75 mm（见图7）。通过程序迭代得到所有的射线距离，再进行格式变化可得到一个16×16的射线路径矩阵。

图7 层析成像模型的单元格与射线示意图Fig. 7 Schematic diagram of the cells with the tomography model

3.2 SIRT算法

层析成像的反演过程是根据投影值重建物体内部的分布图像，也是实现Radon逆变换的过程。级数展开法是最常用的反演算法，包括反投影法和迭代类型的算法。反投影法（Back Projection technique, BPT）由于分辨率过低，一般都与迭代算法相结合，用来修改迭代算法所需要的初值。

BPT算法的基本原理可参见文献[18]，利用其对迭代类算法初值的修正公式是：

其中，ai是第i条射线穿过第j个像元的距离，bi为投影向量。

较为常用的迭代类型算法有联合迭代重建算法（SIRT），其基本原理是利用重建图像中的某一像素所有通过它的射线的修正值来确定这个像素的修正值，以消除某些干扰因素[19]。本文所用到的SIRT算法如下。

利用BPT算法计算迭代算法所需的慢度初值xj(0)，（j=1, 2,…），再计算其估计值：

求得观测值与估计值误差：

再利用以下公式对第j个像素的慢度值sk进行校正：

其中，Nj表示穿过第j个像素的射线数目，约束条件为smin＜s(k+1)＜smax。

设б为某个残差值，当|s(k+1)−sk|≤б时，可停止计算，否则重复反演过程。这时所得的图像即为层析成像的结果。

4 实验结果分析

4.1 声速与NGH饱和度关系的分析

根据TDR探针和弯曲元探针在反应釜的位置，以每对探针为一层，将反应釜从上到下分为1到4层。利用TDR技术即可得到松散沉积物的NGH饱和度。本文利用获取的实验数据建立了各层松散沉积物中声速与饱和度的对应关系，如图8所示。随着NGH的生成，松散沉积物的声速也随之增强，纵横波的增长趋势呈对应关系。对于不同尺寸的沉积物颗粒粒径，第1、3层（粒径0.3～0.6 mm）的初始纵横波速度要大于第2、4层（粒径0.15～0.30 mm）的速度，根据王开林等的研究，粒径较细的沉积物纵波速度较低[20]。随着NGH的生成，这种差异逐渐减小，声速主要依赖于孔隙中生成的NGH。

图8 实测各层沉积物的NGH饱和度与纵横波声速对应关系图Fig. 8 Relationships between the measured NGH saturation and velocity in various sediments

利用NGH饱和度进行沉积物声波速度的估算方法主要有经验公式法（包括时间−平均方程、伍德方程、权重方程和BGTL理论等），等效介质法（包含等效介质A、B、C三种模式下对应的公式），以及K-T方程法[21]。本文利用第四层沉积物的弹性模量和物理参数（详见参考文献[22]），绘制了利用各公式估算的沉积物声速与实测声速的随饱和度的变化曲线，如图9、图10所示。

图9 各模型计算的纵波速度值与实测值比较Fig. 9 Comparisons between P-wave velocity calculated by each model and the measured values

图10 各模型计算的横波速度值与实测值比较Fig. 10 Comparisons between S-wave velocity calculated by each model and the measured values

分析图8、图9、图10可以看出：

（1）利用时间平均方程预测的纵波速度偏高，而利用伍德方程预测的纵波速度偏低；

（2）利用权重方程（W=1，n=2）估计的纵横波速度与实测结果最为接近；

（3）利用BGTL理论（G=0.7，n=0.1）所测的纵波速度与实测值相近，而横波速度在饱和度大于12%时与实测较为相符；

（4）对于介质模型，模型B所预测的纵横波速度最为接近，说明NGH在沉积物中的形成与颗粒接触的微观分布模式有关，但纵波速度略低于实测速度，而横波速度在饱和度大于20%时才比较吻合；

（5）K-T方程能较准确地预测纵波速度，而横波速度预测并不准确。

由于权重方程和BGTL理论具有调节因子，在含NGH松散沉积物的声速预测上有良好的适应性。在今后利用声速预测饱和度的估算中应较多考虑以上两种模型。

4.2 声学速度剖面结构图像的分析

本文选取了0 h、48 h、96 h和197 h时间点，利用计算机系统所记录的上述时刻四对探针之间的纵横波速度，依据前述超声层析成像原理，分别绘制出纵横波声速的二维剖面图，如图11所示。从图中能直观辨别NGH未生成时、开始生成时、正在生成时和完全生成时的时间点和NGH在松散沉积物中的分布情况，所得的剖面图像与Netzeband等[11]获得的地层速度剖面图像相似。同时利用TDR所测得的NGH饱和度数据加以说明（4个时刻不同层位的声速、饱和度数据见表5）。

在二维速度剖面图像中各单元格的灰度值0～255对应的纵波波速为1.78～2.61 km/s，横波为0.54～1.21 km/s。声速剖面图各灰度值表示的波速已在图11中标明。单元格的灰度值越高（即颜色越浅），表示波速度越快，NGH的含量也就越高。

图11 0 h、48 h、96 h和197 h的二维纵横波声速剖面Fig. 11 Two dimensional P and S wave velocity profiles at 0 h, 48 h, 96 h and 197 h

结合上述时刻的声速剖面结构图以及各层NGH饱和度数据进行分析，可以看出：

（1）随着NGH的逐渐生成，饱和度增加，剖面结构中的各单元格的灰度值逐渐增加，表明松散沉积物中的纵横波波速在增加；

（2）随着NGH的增多，纵波剖面图中灰度值较高的单元格逐渐多分布在1、2层，说明1、2层NGH含量较多，因为1、2层位于沉积层上方，更容易得到甲烷气体，这与实际情况相吻合；

（3）实验结束时，第2层中部的灰度值最浅，说明此处水合物的含量最大，而结合饱和度数据，可知此时第2层的水合物饱和度最大，因此可认为各单元格灰度值与饱和度的变化趋势相符；

（4）由于同一时刻各个单元格灰度所代表的速度差异并不明显，可以认为NGH在反应釜内的分布较为均匀；

（5）由横波速度剖面也可得到类似的结论，说明横波速度剖面结构特征的变化趋势与纵波速度剖面基本相同；

（6）因模拟介质的粒径差异，其横波速度与纵波速度在NGH生成初期差异较大，随着NGH饱和度增加，其差异性呈减小趋势。

（7）实验过程中，含NGH细粒径松散沉积物（0.15～0.3 mm粒径的砂，孔隙度为39.88%）的声波速度低于粗粒径（粒径0.3～0.6 mm，孔隙度为38.33%），这是受沉积物孔隙度的影响，还是NGH在不同松散沉积物中的生长机制的影响，有待进一步研究。

因此，利用本文提出超声层析成像技术得到的纵横波速剖面图像与松散沉积物各层位的NGH饱和度状况相吻合，能够真实反映沉积物各层中的NGH含量。将超声层析成像技术运用于含NGH沉积物的声学特性研究，利用该技术能使用较少的超声波探头得到较为准确的二维声速剖面图像。该技术工程化后，在海底层NGH地球物理勘探中具有较强的适用性。

5 总结与展望

本文利用松散沉积物中NGH生成实验的声波数据，通过自适应消噪，结合FFT-WT法获取了声波数据的首波信息，基于射线追踪法实现了层析成像的正演；再通过SIRT算法，完成层析成像的反演，从而获取了含NGH松散沉积物的声速剖面图像，重建了松散沉积物内部的NGH分布情况。结合不同层位饱和度的数值变化，该声速剖面图像能够反应沉积物中NGH的分布情况，效果良好。该技术在海底层NGH地球物理勘探中具有较强的适用性。

同时，本文利用实验所获得的数据，结合常用的NGH声速预测模型对NGH饱和度与纵横波速之间的关系进行了讨论。通过对相关文献资料分析，发现权重方程和BGTL理论在NGH饱和度预测上应用较为广泛。然而，受实验条件限制，本文仅利用现有文献中的沉积层物理参数对NGH的饱和度进行了讨论，在今后的研究中应对夯实后各层沉积物的物理力学参数进行实际测量，以保证实验结果的准确性。

由于实验装置局限性，本文仅获取了含NGH松散沉积物的二维声速剖面，但可以在与本文所用超声探头所在剖面的垂直方向安装新的超声探头，同时对算法加以改进，以获取含NGH沉积物的三维声速剖面图像，从而能立体且更加直观地反映出NGH在松散沉积物中的分布情况，这也是今后的研究方向之一。

此外，相关实验研究发现在SDS溶液中形成的水合物不是很致密[23]，这对声速测量可能会有一定影响，在今后的研究中也需考虑这方面的影响。

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Study of the Technology to Obtain the Sound Velocity Profile of Hydrate Bearing Unconsolidated Sediments

FANG Yue-long1,2, HU Gao-wei2,3, LIU Chang-ling2,3, ZHAO Shi-jun1,4
(1. College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Shandong Qingdao 266555, China; 2. Key Laboratory of Gas Hydrate, Ministry of Land and Resources , Shandong Qingdao 266071, China; 3. Qingdao Institute of Marine Geology, Shandong Qingdao 266071, China; 4. Petroleum Instrument Research Institute, China University of Petroleum, Shandong Dongying 257061, China)

According to the ultrasonic tomography technology based on ray theory, the adaptive noise cancellation was adopted to remove the premise of autoclave under the inherent noise. The straight ray-tracing method and the iterative algorithm based on SIRT algorithm were applied to realize forward modeling and inversion of the ultrasonic tomography. Then the acoustic velocity profile distribution images of hydrate formation in loose sediments were obtained. The results showed that the two-dimensional sound velocity profile structures of hydrate bearing sediments obtained by using ultrasonic tomography technology could accurately reflect the distribution of hydrate in sediments at different time and saturation. The P-wave velocity profile structures fit in well with S-wave velocity profile structures. Besides, with the experimental data, several velocity models were used to validate the relationship between the sonic velocity and the saturation of hydrate.

natural gas hydrate; acoustic velocity profile; adaptive noise cancellation; computed tomography; ultrasonic transducer

TK01

A doi：10.3969/j.issn.2095-560X.2015.04.011

2095-560X（2015）04-0309-10

方跃龙（1989-），男，硕士，主要从事水合物探测技术实验研究。

2015-05-17

2015-06-29

国家自然科学基金（41104086）

† 通信作者：刘昌岭，E-mail：qdliuchangling@163.com

刘昌岭（1966-），男，博士，研究员，主要从事天然气水合物研究。