已知声波测井、密度测井数据（Model.txt）和地震子波数据（Wavelet.txt），编程计算： （1）反射系数； （2）合成地震记录；

在地质工程领域，尤其是地球物理勘探中，声波测井和密度测井的数据可以用于反演地下岩层的特性，而地震子波数据则反映了地震波在地下的传播情况。为了基于给定的资料计算反射系数和合成地震记录，你需要遵循一些基本步骤并利用编程语言如Python进行处理，这里提供一种简化的示例，我们将使用numpy和matplotlib库：

1. **反射系数** 计算：
- 首先，加载`Model.txt`文件中的声波速度（Vp）和密度（ρ）数据，假设它们是二维数组，每一行对应一个深度层，每列对应一个位置。
- Z_1}{Z_2 + Z_1}\)，其中 \(Z_i\) 是每个层的阻抗（Vp * ρ），对于两个相邻的层。
- 对于每一对相邻的层，计算其反射系数。

import numpy as np
# 假设Model.txt已经读入为vp, rho二维数组
reflectivity = (model[:, 1:] - model[:, :-1]) / (model[:, 1:] + model[:, :-1])

2. **合成地震记录** 计算：
- 从`Wavelet.txt`加载地震子波，通常是一系列不同频率的正弦波形。
- 将子波乘以反射系数，并按照深度顺序叠加，形成合成地震记录。

# 假设wavelet是一个一维数组，包含各个时间样本对应的子波形
synthetic_trace = np.convolve(reflectivity, wavelet, mode='same')

3. **可视化结果**：
- 使用matplotlib画出反射系数和合成地震记录的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(model[:, 0], reflectivity)
plt.title('Reflection Coefficients')
plt.figure()
plt.plot(synthetic_trace)
plt.title('Synthetic Seismic Record')
plt.show()