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利用SNMR观测数据求取渗透率方法研究的任务书
任务背景：
地下水资源是人类所依赖的重要水源之一，而地下水的开采和利用需要考虑地下水流的具体情况和地下水的渗透性。渗透率是描述岩体渗透性能的参数，与地下水的流动、水压和水位等有关。SNMR（SurfaceNuclearMagneticResonance）是一种非侵入式、无损的地球物理方法，已被广泛应用于地下水资源勘探和评价中，且能够精确地测量地下水的渗透性，因此对利用SNMR数据求取渗透率方法的研究十分关键。
任务内容：
1.搜集和阅读有关利用SNMR观测数据求取渗透率的文献资料，了解目前的研究进展和实现方法。
2.分析SNMR数据的特点，包括接收信号的频谱分布和衰减特性等，并根据实际情况选择适当的数据处理方法。
3.基于SNMR数据，开展渗透率求解方法的研究，采用数学模型和逆推算法，建立含水层的物理模型，并求解渗透率参数。
4.将求解的渗透率参数与其他地质地球物理参数进行综合分析、解释和验证，探究不同岩性和水文地质条件下渗透率的变化规律和影响因素。
5.完成研究报告，撰写学术论文，并在相关学术会议交流和分享研究成果。
任务要求：
1.具有地球物理学或地质工程学专业背景，熟悉SNMR技术和地下水资源勘探和评价理论和方法，具有较好的研究能力。
2.具有较好的数学基础，熟悉数学建模和逆推算法，具有一定的编程能力，熟练掌握数据处理软件和地球物理处理工具。
3.具有良好的团队合作意识和沟通能力，能够主动协调和解决实验和理论研究过程中的问题。
4.按时保质完成任务，遵守实验室安全制度和相关规章制度，保证实验室环境的整洁和安全。
任务周期：
约为6个月。
参考文献：
1.Wu,Y.,Sun,H.,Xu,W.,&Zhao,Y.(2020).AnempiricalSNMR-basedmodelforpermeabilitypredictioninaheterogeneouskarstaquifersystem.JournalofHydrology,583,124619.
2.Chen,J.,Xiong,H.,Wei,X.,&Fang,L.(2019).AnefficientmodelforestimatingpermeabilityincomplexformationswithsurfaceNMRlogging.JournalofAppliedGeophysics,170,103833.
3.Wu,Y.,Sun,H.,&Liu,S.(2018).AhybridSNMR-permeameterapproachforpredictingpermeabilityofcorallianlimestone.JournalofAppliedGeophysics,158,82-91.