公开(公告)号：CN119846701A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411997391.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 孙鲁平 ,  李丹 ,  李浩 ,  周钰展

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T3/4007

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的薄互层岩性结构识别方法，所述方法包括：人工采集和处理，获得地震数据；井震标定和深时转换，获得井点处薄互层段岩性结构和地震数据；时频分析和滑动时窗获得井旁地震道局部时窗内时频谱图像，作为深度学习网络输入样本；获取局部时窗内薄互层岩性结构并分类编码，作为样本标签；完成薄互层岩性结构识别网络模型训练，获得最佳网络参数；利用最佳网络参数，遍历所有地震道，获得所有时窗内薄互层岩性分类结果；处理重叠时窗内结果，确定薄互层岩性结构最终空间展布。与已有方法相比，该方法联合测井和地震资料，可突破地震分辨率，获得薄互层岩性结构的空间连续展布，且无需子波信息，识别精度高，便于推广。

公开(公告)号：CN119937003A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411999453.X

申请日：2024-12-31

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 孙鲁平 ,  李丹 ,  李浩 ,  周钰展

IPC: G01V1/30 ,  G01V1/28 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的薄互层纵波阻抗预测方法，所述方法包括：人工采集和处理，获得地震数据；井震标定和深时转换，获得井点处薄互层段纵波阻抗和地震数据；时频分析和滑动时窗获得井旁地震道局部时窗内时频谱图像，作为深度学习网络输入样本；获取局部时窗内薄互层纵波阻抗值，作为样本标签；完成薄互层纵波阻抗预测网络模型训练，获得最佳网络参数；利用最佳网络参数，遍历所有地震道，获得所有时窗内薄互层纵波阻抗预测结果；对重叠时窗内结果进行处理，确定纵波阻抗最终空间展布。与已有方法相比，该方法联合测井和地震资料，可突破地震分辨率，且无需子波信息，预测精度高，便于推广。