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公开(公告)号：CN118091753A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311555202.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏反褶积与时频分析的强干扰环境震源初至拾取方法、装置、设备及介质，其中方法包括：输入监测获得的微震信号，根据其监测区域前期收集资料中相关微震子波的时频信息，设计预测子波和带通滤波器；使用带通滤波器对原始输入的微震信号进行带通滤波，获得去噪后的微震信号；利用预测子波对去噪后的微震信号进行稀疏反褶积，得到反褶积后的微震信号；对反褶积后的全时段微震信号进行连续小波变换，获得全时段微震信号的时频谱；将时频谱中所有频段振幅之和的极大值处所对应的时间，确定为震源初至。本发明通过带通滤波与稀疏反褶积实现噪声压制，利用时频分析实现震源初至拾取，从而提高微震数据质量与震源初至拾取准确率。
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公开(公告)号：CN118585916B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410969727.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/243 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的时间序列智能识别方法及系统，方法包括：基于深度学习的CNN和RNN，结合STFT算法，构建TF‑DCRNN模型；构建用于信号分类的时间序列数据集及对应的信号类型标签，时间序列数据集包括训练集、验证集和测试集；利用训练集、验证集和测试集，依次对TF‑DCRNN模型进行训练、验证和测试，输出分类标签；将分类标签与信号类型标签进行比较，得到时间序列识别结果。TF‑DCRNN模型继承了CNN和RNN的优势，有效降低网络超参数训练量，防止过拟合情况发生；结合了信号的时频特征，增加了网络的可解释性，提升了网络整体性能。
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公开(公告)号：CN115859604A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211491612.6
申请日：2022-11-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于压裂模型数据量板的裂缝参数快速识别方法，包括如下步骤：S1、工区地质和物探资料收集；S2、工区压裂模型构建与测线布设；S3、模型正演计算与数据量板搭建；S4、实测数据采集与处理；所述实测数据采集指按上述测线布设方式，通过对井口供低压低频电流，测量MN之间的电位差；S5、裂缝参数识别；所述裂缝参数识别指通过分析实测数据的电位差异常值及电位差异常曲线特征，进一步解释单缝或复杂多缝模型参数。与传统的识别方法相比，本发明针对传统水力压裂监测难以满足精度和实时性兼具的问题，采用基于压裂模型数据量板的裂缝参数快速识别方法，用于指导压裂效果评价与优化决策。
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公开(公告)号：CN118091753B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311555202.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏反褶积与时频分析的强干扰环境震源初至拾取方法、装置、设备及介质，其中方法包括：输入监测获得的微震信号，根据其监测区域前期收集资料中相关微震子波的时频信息，设计预测子波和带通滤波器；使用带通滤波器对原始输入的微震信号进行带通滤波，获得去噪后的微震信号；利用预测子波对去噪后的微震信号进行稀疏反褶积，得到反褶积后的微震信号；对反褶积后的全时段微震信号进行连续小波变换，获得全时段微震信号的时频谱；将时频谱中所有频段振幅之和的极大值处所对应的时间，确定为震源初至。本发明通过带通滤波与稀疏反褶积实现噪声压制，利用时频分析实现震源初至拾取，从而提高微震数据质量与震源初至拾取准确率。
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公开(公告)号：CN118585916A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410969727.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/243 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的时间序列智能识别方法及系统，方法包括：基于深度学习的CNN和RNN，结合STFT算法，构建TF‑DCRNN模型；构建用于信号分类的时间序列数据集及对应的信号类型标签，时间序列数据集包括训练集、验证集和测试集；利用训练集、验证集和测试集，依次对TF‑DCRNN模型进行训练、验证和测试，输出分类标签；将分类标签与信号类型标签进行比较，得到时间序列识别结果。TF‑DCRNN模型继承了CNN和RNN的优势，有效降低网络超参数训练量，防止过拟合情况发生；结合了信号的时频特征，增加了网络的可解释性，提升了网络整体性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115826085A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211491594.1
申请日：2022-11-25
Applicant: 中南大学
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明属于油田和干热岩开发技术领域，公开了一种基于电控微量炸药的电震一体化监测方法和装置，包括如下步骤：在钻井压裂段地面布置阵列观测系统；向井筒供电，控制微量炸药发生爆炸；通过通讯线缆将电磁传感器接收到的电磁信号和检波器接收到的震动信号发送到接收系统；通过震源定位算法计算震动信号位置，通过场源定位算法计算电磁信号位置，得到支撑剂的位置以及压裂液波及范围；根据计算位置结果评估压裂效果。通过向井筒供人体安全电压，用于激发微量炸药，微量炸药在接收发出的电磁信号后可产生爆炸，作为震源发出震动信号，从而容易在地表进行观测，并且监测结果直接指示支撑剂位置。
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公开(公告)号：CN119781011A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411953437.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种便携式绿色相变储能震源激发装置系统及方法，属于地震勘探技术领域；其包括：设置于震源内部的发震子系统，内部存储有相变储能材料，发震子系统内具有预设缺陷；设置于震源外部的自生热子系统，自生热子系统通过热量传递装置与发震子系统的内部连通；其中，自生热子系统通过热量传递装置向发震子系统的内部传递热量，相变储能材料吸收热量发生相态变化，使发震子系统内部压力逐渐升高，在达到额定压力时发生爆炸。本发明中自生热子系统通过热量传递装置向发震子系统的内部传递热量，相变储能材料吸收热量发生相态变化，使发震子系统内部压力逐渐升高，在达到额定压力时发生爆炸。
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公开(公告)号：CN114970647B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210903303.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了基于概率神经网络的电磁数据识别方法及系统，将人工源电磁数据等周期分帧，分别提取每段人工源电磁数据的时域特征，其中，所述时域特征为最大值、峰值因子、脉冲因子和裕度因子；利用每段人工源电磁数据的时域特征参数训练概率神经网络；利用训练好的概率神经网络对人工源电磁数据进行有效信号与异常波形的识别，其中，所述有效信号为伪随机信号，异常波形为脉冲噪声、衰减噪声、三角波噪声和方波噪声；将识别为异常波形的数据进行剔除，合并且拼接识别为有效信号段获得人工源电磁数据。通过本申请解决了机器学习算法对人工源电磁数据无法高精细地识别异常波形的问题，提升了去噪效果、精度及数据质量。
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公开(公告)号：CN116819636B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202310770989.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统，利用强干扰测站观测信号中的高信噪比数据段与同步观测的参考测站信号，求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种；然后对强干扰测站中含噪的观测信号数据段，利用时间域站间传递函数或频率域站间传递函数计算得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值；利用得到的估计值对应替换标记为含噪的观测信号数据段，最后对替换后的全时段强干扰测站时间域观测信号进行快速傅里叶变换，提取人工源信号主频幅值，进而可以完成后续的视电阻率计算。本发明可提高强干扰测站的数据质量与阵列观测数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN117590478A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311555193.2
申请日：2023-11-21
Applicant: 中南大学
IPC: G01V3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波阈值法的大地电磁信号噪声压制方法及系统，方法包括：构建大地电磁纯净数据和多种大地电磁噪声，将其与标签输入至卷积神经网络训练，得到多分类模型；将实测大地电磁数据分段输入至多分类模型，细分各数据段的噪声类型并获取纯净数据段；将实测纯净数据分别与各类大地电磁噪声叠加作为模拟带噪数据；再针对各种类型的模拟带噪数据，采用小波阈值法去噪，并依据信噪比参数确定最优WT参数；针对实测大地电磁数据中各种噪声类型的数据段，使用对应的最优WT参数进行小波阈值法去噪，再将去噪后的数据段与细分的纯净数据段拼接，得到最终去噪后的大地电磁信号。本发明对大地电磁数据的去噪性能好。
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