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公开(公告)号：CN109001800B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201810801169.5
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明提供了一种基于地震数据的时频分解与气藏检测方法及系统，包括：根据读入的地震数据，利用短时傅里叶变换及雷尼熵定义生成第一时频谱；根据读入的地震数据，利用不同阶数的连续小波变换生成各阶数对应的第二时频谱；将所述第一时频谱分别与各所述第二时频谱进行互相关运算，生成最优时频谱；根据所述最优时频谱，生成衰减梯度数据及分频数据；根据读入的层位数据、所述衰减梯度数据及所述分频数据，生成沿层切片并进行气藏检测。本申请具有提高分频数据与能量吸收衰减特征的属性剖面数据的精度的有益效果。
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公开(公告)号：CN115481710A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110603979.1
申请日：2021-05-31
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种地震初至训练集生成方法及装置，涉及油气勘探开发技术领域，该方法包括：获取样本池信息和基准模型信息；利用样本池信息和基准模型信息生成预测信息；计算预测信息的信息熵数据和分类数据；根据信息熵数据和分类数据确定地震初至训练集。本发明可以利用信息熵数据和分类数据，在样本池信息中自动筛选更具有代表性和最具有价值的样本数据，进而得到更优质的地震初至训练集，以便提高智能拾取的工作效率和精度。
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公开(公告)号：CN115407390B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110593117.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种地震储层参数预测方法及装置，该方法包括：将目标地层的地震数据，输入预先建立的储层参数预测模型中，得到目标地层的多个地震储层参数；储层参数预测模型按照如下过程建立：获取目标地层的地震工区资料，形成训练数据集；基于人工神经网络模型搭建多任务学习的储层参数预测模型，该储层参数预测模型包括：一个输入层、一个基础网络和多个子网络，每个子网络用于输出一个储层参数；利用训练数据集，对储层参数预测模型进行训练。将多个地震储层参数预测任务放在一起学习，通过互相分享、互相补充学习到的信息，能够有效地表达地震属性与储层参数之间的复杂非线性关系，提高地震储层参数预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116091805A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111288964.7
申请日：2021-11-02
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种初至拾取方法、相关方法及装置，该初至拾取方法，包括：将地震数据测试样本输入至初至拾取模型，获取地震数据测试样本的初至；其中，通过下述方式得到初至拾取模型：将预设未标注样本集输入深度主动学习模型，获取预设未标注样本集中每个未标注样本的信息熵数据和全局特征；根据每个未标注样本的信息熵数据和全局特征，筛选得到预设数量的训练样本；将标注后的预设数量的训练样本加入到预设训练样本集，对深度主动学习模型进行训练，得到训练后的深度主动学习模型；重复上述步骤，直至深度主动学习模型达到符合预期的测试性能，得到初至拾取模型。通过自动优选训练样本，利用更少的标签进行模型训练，提高了初至拾取的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114444555A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011194837.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于U‑net神经网络的地震层位解释方法及装置，方法包括：对获取的地震数据进行解析，获得地震样本数据；利用地震样本数据对预先构建的U‑net神经网络模型进行训练；通过训练后的U‑net神经网络模型对获取的当前地震数据进行层位解释。本申请实现了高精度的、高效率的地震层位追踪精度，满足地质资料高效构造解释的要求，极大的减轻地震资料解释人员的解释工作量。本申请既能适应二维工区的层位追踪，又能适应三维工区的层位追踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111694053A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910193634.6
申请日：2019-03-14
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种初至拾取方法及装置，该方法包括：提取地震数据测试样本的特征属性，将地震数据测试样本的特征属性输入至训练好的初至拾取模型，获取地震数据测试样本的初至，初至拾取模型为基于U-net全卷积神经网络的初至拾取模型。基于U-net全卷积神经网络的初至拾取模型的收缩路径包含两个单元，每个单元包含一个卷积层和一个下采样层；基于U-net全卷积神经网络的初至拾取模型的扩张路径包含两个单元，每个单元包含一个上采样层和一个卷积层。本发明利用基于U-net全卷积神经网络的初至拾取模型，获取地震数据测试样本的初至，可以提高初至的拾取效率和拾取准确度。
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公开(公告)号：CN115407390A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110593117.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种地震储层参数预测方法及装置，该方法包括：将目标地层的地震数据，输入预先建立的储层参数预测模型中，得到目标地层的多个地震储层参数；储层参数预测模型按照如下过程建立：获取目标地层的地震工区资料，形成训练数据集；基于人工神经网络模型搭建多任务学习的储层参数预测模型，该储层参数预测模型包括：一个输入层、一个基础网络和多个子网络，每个子网络用于输出一个储层参数；利用训练数据集，对储层参数预测模型进行训练。将多个地震储层参数预测任务放在一起学习，通过互相分享、互相补充学习到的信息，能够有效地表达地震属性与储层参数之间的复杂非线性关系，提高地震储层参数预测的准确性。
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公开(公告)号：CN107991705B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201710951601.4
申请日：2017-10-13
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G01V1/36
Abstract: 本申请实施方式提供了一种基于二维统计特征的测井曲线校正方法和装置，其中，该方法包括：获取目标区域中参考井的第一测井曲线、第二测井曲线和目标井的第一测井曲线、第二测井曲线，参考井的第一测井曲线与目标井的第一测井曲线类型相同，参考井的第二测井曲线与目标井的第二测井曲线类型相同；根据参考井的第一测井曲线、第二测井曲线和目标井的第一测井曲线、第二测井曲线，确定第一校正量、第二校正量；利用上述校正量校正目标井的第一测井曲线、第二测井曲线。由于该方案结合参考井的测井曲线和目标井的测井曲线确定校正量，利用校正量对目标井的测井曲线进行校正，从而，解决了现有方法中存在的校正效果较差、校正过程复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN118038197A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211354055.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06F3/0484 , G06F3/0481 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种地震数据速度谱的速度分析方法、相关方法及装置和设备。该方法包括：将待分析速度谱数据与对应参考速度数据体通过滑动窗口进行滑动截取生成的多组数据输入速度分析网络模型，得到滑动窗口中心对应的连续多个时间点的速度预测值；对连续多个时间点的速度预测值的前后预设数量的时间点使用邻近速度进行填充，并对填充后的连续多个时间点的速度剖面进行平滑处理，得到速度分析结果。通过采用滑动窗口处理速度谱数据的方式，实现点对点回归方式进行速度分析，提高了拾取精度和稳定性，在仅使用少量时间速度对标签的情况下，仍能达到较高预测精度，并在实际数据中取得较好的预测效果，具有较高的精度和较强的泛化性。
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公开(公告)号：CN114063164A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010776031.1
申请日：2020-08-05
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑net++卷积神经网络的初至波拾取方法及装置，该方法包括：获取待拾取的地震道集数据，其中，地震道集数据包括：多个地震道；将待拾取的地震道集数据，输入至初至波拾取模型中，输出各个地震道的初至时间，其中，初至波拾取模型为预先通过机器学习训练得到的U‑net++卷积神经网络模型。本发明能够更准确地自动拾取地震数据中的初至波，满足地震勘探对初至波的拾取精度要求，无需人工参与，解决了初至波拾取工作耗时耗力的问题。
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