一种基于AIC与对数累积变化率的地震初至联合拾取方法

    公开(公告)号:CN118501941B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410762673.4

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于AIC与对数累积变化率的地震初至联合拾取方法,属于地球探测与信息技术领域,包括地震数据预处理;估算稳定因子;计算各时间样点的对数累积变化率;计算AIC值大小;对AIC进行排序并与参考道初至进行比较,确定最终初至时间。本发明采用上述的一种基于AIC与对数累积变化率的地震初至联合拾取方法,该方法通过联合AIC与对数累积变化率实现强噪音环境中能快速准确地拾取地震初至信息,具有计算效率高、抗噪性强、识别精度高且易于操作的优点,解决了低信噪比地震资料拾取效率和准确度较低的问题,在实际中具有较强的实用性及创新性。

    一种地震面波多模态频散曲线自动拾取方法

    公开(公告)号:CN118707591A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410762667.9

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种地震面波多模态频散曲线自动拾取方法,属于地球探测与信息技术领域,包括对地震面波数据进行非归一化频散能量成像;对频散能量图分割并求取各个部分的最大值点;采用时间序列预测算法估算下一个频散曲线点;采用惩罚函数以预测点为中心进行上下搜索;向前向后搜索提取所有频散曲线点;采用评价函数选择最优频散曲线;当前模态置零后重新搜索下一个模态频散曲线。本发明采用上述的一种地震面波多模态频散曲线自动拾取方法,能够为后续面波反演提供准确、可靠的频散曲线数据,有助于地质灾害探测、工程地质勘察等方面,解决了频散曲线人工拾取效率低的问题,在实际中具有较强的实用性及创新性。

    土壤水分蒸发损失率的确定方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN118136143B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410253563.5

    申请日:2024-03-06

    Abstract: 本发明提供了一种土壤水分蒸发损失率的确定方法、装置和电子设备,涉及水文技术领域,包括:确定目标区域内土壤水分的氢同位素含量初始值和氧同位素含量初始值;测定指定监测深度处土壤水分的氢同位素含量实际值和氧同位素含量实际值;利用预设同位素分馏模型对目标同位素含量实际值和目标同位素含量初始值进行处理,得到所述指定监测深度处土壤水分中目标同位素的蒸发损失率,以作为指定监测深度的土壤水分蒸发损失率。该方法操作简单,与传统方法相比,大大降低了人力物力投入。并且,该方法是对指定监测深度处进行原位土壤水分提取,可以有效避免土壤水稳定同位素的蒸发分馏,有利于长期监测土壤剖面的蒸发损失率变化。

    一种煤矿地学大数据处理系统及方法

    公开(公告)号:CN118152114A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410095730.8

    申请日:2024-01-23

    Abstract: 本发明实施例公开一种煤矿地学大数据处理系统及方法,涉及煤矿地学数字化技术领域,能够实现煤矿地学大数据的高效处理。所述系统包括:接收单元,用于接收煤矿地学大数据处理任务;处理单元,用于将所述煤矿地学大数据处理任务按照预设条件分配存储节点和/或计算节点完成煤矿地学大数据处理任务;其中,所述处理单元,包括:资源层,用于对存储层和计算层各节点进行管理;存储层,用于分析煤矿地学大数据任务的存储需求,满足煤矿地学大数据的存储和访问需求;计算层,用于满足煤矿地学大数据任务的计算和处理需求;调度层,用于煤矿地学大数据处理任务的调度和管理,实现任务的高效执行和资源的最优利用。本发明可用于煤矿行业。

    一种基于人工神经网络的煤岩层位快速校正方法

    公开(公告)号:CN118037804A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202311438708.0

    申请日:2023-11-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于人工神经网络的煤岩层位快速校正方法,目的是实现煤岩层位测量厚度的快速校正,降低层位厚度的测量误差,提高煤岩层位测量精度。该方法步骤包括:1.在对原始数据进行预处理后,通过层位追踪算法,得到“空气‑煤”界面曲线和“煤‑岩”界面曲线,从而计算得到空气层和煤层厚度的测量值;2.用尺子进行实际测量,得到每一个空气层厚度和煤层厚度的真实值;3.基于空气层的真实值及测量值构建空气层厚度快速校正数据集;4.基于空气层和煤层厚度的真实值及测量值构建煤层厚度快速校正数据;5.基于空气层厚度快速校正数据集,进行人工神经网络构建和训练;6.基于煤层厚度快速校正数据集,进行人工神经网络构建和训练;7.利用步骤5中训练后的神经网络模型进行空气层厚度的校正;8.利用步骤6中训练后的神经网络模型进行煤层厚度的校正。

    基于多重同步压缩变换的面波群速度频散能量成像方法

    公开(公告)号:CN117590470B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410081061.9

    申请日:2024-01-19

    Abstract: 本发明公开了基于多重同步压缩变换的面波群速度频散能量成像方法,属于地球探测与信息技术领域,包括:输入地震数据进行增益、去噪及切除后得到增强的面波信号,对该面波数据每道进行多重同步压缩变换到时间‑频率域,将每道的时间‑频率域数据合并到一起产生一个三维时频数据体;对三维时频数据体提取共频率切片数据;对共频率切片数据采用相似系数法倾斜扫描叠加的方式计算面波群速度区间内不同速度的叠加能量;将不同频率不同面波群速度下的叠加能量合并在一起作为最终的面波频散能量图。本发明采用上述的基于多重同步压缩变换的面波群速度频散能量成像方法,显著提高了面波群速度频散谱的分辨率及抗噪性,并具有较高的计算效率。

    储层参数确定方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN117371209A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311321884.6

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本发明提供了一种储层参数确定方法、装置和电子设备,涉及地质勘探的技术领域,包括:获取目标工区的地震角道集数据、层位信息、初始岩石物理模型和目标工区内指定测井的储层参数;确定目标工区的储层参数初始模型,包括:岩石物理参数的第一初始模型和弹性参数的第二初始模型;对初始岩石物理模型进行正演校准,得到目标工区的岩石物理正演表达函数;构建用于对目标工区内的储层参数进行反演的目标函数,对目标函数中的正则化参数进行优化调整,基于目标工区的地震角道集数据和储层参数初始模型对调整后的目标函数进行迭代求解,得到目标工区的储层参数。本发明采用弹性参数和岩石物理参数同时反演的方案,避免了误差积累,提高了反演精度。

    一种少样本条件下的三维探地雷达空洞智能识别算法

    公开(公告)号:CN116930869A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310689122.5

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明公开了一种少样本条件下的三维探地雷达空洞智能识别算法。结合三维探地雷达一次探测获得纵向、横向和水平三个切片的探测特点,提出了一种基于模型迁移的三维探地雷达空洞智能识别模型,首先通过正演模拟获得大量带有空洞病害的城市道路模型的三维探地雷达数据,分别在三个切片上对空洞检测数据进行智能识别模型预训练,再通过模型迁移的方式使用少量真实地下空洞数据加快模型训练的收敛速度,优化结构参数。本发明突破了三维雷达探测空洞数量样本不足对智能学习模型参数优化训练限制,提高了识别精确度。

    一种基于机器学习的海陆过渡相页岩气评价方法

    公开(公告)号:CN116719081A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310372951.0

    申请日:2023-04-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的海陆过渡相页岩气评价方法。包括获取用于叠前反演的测井数据、地震偏移数据和入射角道集;对测井数据应用交会图分析敏感属性,得到海陆过渡相页岩岩石物理量版;对地震偏移数据应用叠前同时反演方法,得到纵波阻抗、横波阻抗和纵横波速度比,根据岩石物理量版计算储层的TOC、孔隙度、地应力及脆性指数等弹性参数;根据地震数据,由数学运算,得到瞬时频率、相干体、蚂蚁体属性;分别对得到的弹性参数使用贪心算法,计算循环丢弃特征参数后的回归系数,得到优选属性;根据属性参数,由页岩气地质有利区分类标准,制作标签数据,将优选后的属性,输入以注意力机制和瓶颈残差结构搭建的U型神经网络。

    一种基于多特征重用空洞卷积神经网络的绕射波分离方法

    公开(公告)号:CN116400404A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310306786.9

    申请日:2023-03-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于多特征重用空洞卷积神经网络的绕射波分离方法。基于空洞卷积和多特征重用模块搭建神经网络,综合合成数据和实际数据构造训练数据集,训练神经网络,训练中使用L1‑多尺度结构相似性指数混合函数衡量网络输出与标签之间的距离以获取最优网络模型;将地震共偏移距数据或叠后数据输入最优网络模型,得到分离出的绕射波数据;根据地震偏移速度文件,将多特征重用空洞卷积神经网络分离出的绕射波数据偏移成像。本方法在有效去除陡倾角反射波的同时保留绕射波能量,能够解决绕射波分离过程中绕射能量损失和反射残留的问题,对于绕射波同相轴和反射波同相轴交叉的情况,分离出的绕射波更加完整。

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