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公开(公告)号:CN111539968B
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202010315514.1
申请日:2020-04-21
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于蚂蚁追踪技术的断层精细识别方法,其特征在于从原始地震相干体数据中取典型道的切片资料作为地震相干体图像,应用高通滤波器截取高频区域,降低噪声影响;根据蚂蚁数目划分数据块部署蚂蚁,依据断层走向角度的限定范围设定初始搜寻窗体,使用轮盘赌方式选取蚂蚁移动点,保留移动路径的适应值并调节搜寻窗体,根据蚂蚁移动轨迹叠加信息素浓度,追踪完成后输出断层精细识别结果。本发明使用自适应窗体策略规划蚂蚁追踪技术的行动轨迹,令其在简单断层带具有更高的搜寻效率,在复杂断层带具有更好的断层识别精度;并引入随机蚂蚁变异机制,提高对隐蔽断层的描述能力。
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公开(公告)号:CN111538879A
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN202010314871.6
申请日:2020-04-21
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F16/906 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督卷积神经网络的储层预测方法,其特征在于根据储层类型标记地震数据,构建储层预测样本集;使用半监督学习方法挖掘已知储层类型标记样本规律,对不存在储层类型标记的地震数据进行标记扩充,增加储层标记样本数量;设计联合损失函数,训练卷积神经网络,实现未知储层分布区域的准确预测。本发明针对储层预测中标记样本数量少,导致预测效果偏低的问题,采用半监督学习方法扩充生成伪标记样本,增加储层标记样本数量;采用卷积神经网络挖掘地震属性间的深层信息,根据标记样本与伪标记样本设计了联合损失函数,调节储层预测过程的收敛方向,避免过高依赖伪标记样本对预测结果的干扰,实现储层的精准预测。
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公开(公告)号:CN111539968A
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN202010315514.1
申请日:2020-04-21
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于蚂蚁追踪技术的断层精细识别方法,其特征在于从原始地震相干体数据中取典型道的切片资料作为地震相干体图像,应用高通滤波器截取高频区域,降低噪声影响;根据蚂蚁数目划分数据块部署蚂蚁,依据断层走向角度的限定范围设定初始搜寻窗体,使用轮盘赌方式选取蚂蚁移动点,保留移动路径的适应值并调节搜寻窗体,根据蚂蚁移动轨迹叠加信息素浓度,追踪完成后输出断层精细识别结果。本发明使用自适应窗体策略规划蚂蚁追踪技术的行动轨迹,令其在简单断层带具有更高的搜寻效率,在复杂断层带具有更好的断层识别精度;并引入随机蚂蚁变异机制,提高对隐蔽断层的描述能力。
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