公开(公告)号：CN117310804A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311300444.2

申请日：2023-10-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 仲志成 ,  赵苡 ,  李月 ,  吴宁

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/36 ,  G01V1/40

Abstract: 本发明涉及一种井中地震信‑噪迭合波场高维多分量特征智能分离方法，属于地球物理油气资源勘探领域。建立时域多分量分解结果服务于不同维度差异化特征性质表达；建立多分量信噪成分基础上的六维特征属性空间，并揭示DAS记录中直达波、反射波等复杂信号波及多类型噪声的数理特性表征；设立以树状模型为基学习器的双阶段高度集成框架以完成高维属性空间中的特征点类别判定分离任务，从而精确、高效地实现信号波场的低损伤保留和噪声波场的最大程度压制。方法灵活、准确保留井中DAS二维勘探记录信号场的幅度特性和频率能量成分，数理基础支撑扎实可靠，特征可解释性强，为薄、细地层检测、油气藏开采等实际应用提供重要依据。

公开(公告)号：CN118210035A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410432263.3

申请日：2024-04-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 仲志成 ,  郭枳含 ,  赵苡 ,  李月

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明涉及一种基于SIFT的DAS地震信号信息提取方法，属于地球物理技术领域。包括DAS记录的分频处理、基于SIFT的信号定位、DAS信号与噪声的分离、实际地震资料数据处理。根据DAS地震数据的多尺度特征以及信号与噪声自身与彼此之间的相关性差异，应用非下采样剪切波变换与SIFT算法，进行多尺度分解及特征定位，实现地震信号信息提取的同时，完成多类型噪声场压制。本发明方法算法基础理论扎实，所提取信号分辨率高、结构完整、细节丰富，有效保留信号幅频特性，恢复同相轴结构，降低信号能量损失。