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公开(公告)号:CN117647837A
公开(公告)日:2024-03-05
申请号:CN202410108831.4
申请日:2024-01-26
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开一种地震数据的初至拾取方法、系统及计算机设备,涉及地震监测技术领域,该方法包括:采集地震数据;使用自动初至拾取算法对地震数据中地震信号的初至时刻进行初步的拾取,生成训练样本集;对初至拾取算法拾取的初至时刻进行人工校正,生成验证样本集;利用训练样本集和验证样本集分别制作出噪声标签和干净标签,生成元学习数据集;根据元学习数据集的特征设计相应的深度神经网络模型;基于元学习的双循环训练方法,使用元学习数据集对深度神经网络模型进行迭代训练;利用训练后的深度神经网络模型对地震数据进行初至拾取;通过内外双循环训练方法和在线梯度更新方法,提高了数据驱动方法的精度和成本效益。
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公开(公告)号:CN117250657A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311531698.5
申请日:2023-11-17
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明涉及地球科学技术与人工智能交叉技术领域,特别是涉及一种地震数据重建去噪一体化方法,包括:获取地震数据;将所述地震数据输入预设的地震数据恢复模型中,输出重建去噪后的地震数据,其中,所述数据恢复模型基于训练集训练获得,所述训练集包括理想地震数据和训练地震数据,所述数据恢复模型采用Swin Transformer生成对抗网络构建。本发明通过对生成器和判别器以及损失函数进行设计,构建数据恢复模型,能够更好的利用地震数据的全局信息与关联性等特点,解决先前的模型由于感受野有限无法引入全局信息导致恢复出的地震数据较为模糊的问题。
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公开(公告)号:CN118884525B
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411376561.1
申请日:2024-09-30
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G01V1/28 , G01V1/32 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于TX‑FK域信息的微地震初至智能拾取方法,涉及地球物理技术领域,包括:对微地震数据进行处理获得TX域数据,基于所述TX域数据获得FK域数据;构建组合U‑net模型,所述组合U‑net模型用于微地震初至智能拾取;基于所述TX域数据和所述FK域数据训练所述组合U‑net模型,获得训练好的组合U‑net模型;将待拾取的微地震数据经过处理后输入所述训练好的组合U‑net模型,获得输出结果,对所述输出结果进行处理获得拾取结果,完成微地震初至拾取。本发明具有较好的抗噪能力,能够在低信噪比情况下拾取得到具有较高精度的微地震初至信息。
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公开(公告)号:CN119126214A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411612818.9
申请日:2024-11-13
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开了一种纵波、转换波叠前地震数据智能匹配方法,属于勘探地球物理领域,该方法包括以下步骤:对真实纵波地震数据和真实转换波地震数据进行预处理得到标准转换波地震数据和纵波时间域的真实转换波地震数据;将所述纵波时间域的真实转换波地震数据进行分段处理得到分段转换波地震数据;构建神经网络模型,将所述分段转换波地震数据的端点时间向量输入所述神经网络模型得到调整时间后的转换波地震数据;基于所述标准转换波地震数据和调整时间后的转换波地震数据更新所述神经网络模型参数得到最终的转换波地震数据。
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公开(公告)号:CN118625382B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202411110634.2
申请日:2024-08-14
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于获得页岩油藏弹性参数的VTI介质数据驱动地震AVO反演方法,属于地球物理技术领域,包括以下步骤:基于Transformer网络和卷积神经网络,构建TransU‑net模型;对井旁道叠前地震数据进行叠加,获得角度叠加地震数据构成样本输入;对测井数据进行增广处理,构成样本输出;基于样本输入和样本输出构成训练样本,基于训练样本对TransU‑net模型进行训练;基于训练后的TransU‑net模型获得反演弹性参数和各向异性参数。本发明可缓解反演对低频各向异性参数和以各向异性参数为样本输出的训练样本的依赖,提高页岩油藏弹性参数反演精度。
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