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公开(公告)号：CN116953786A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310926718.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多次波预测方法、装置、计算设备及存储介质。方法包括：获取任一炮点在任一地震道的频域数据；根据频域数据生成地震数据矩阵，地震数据矩阵为主对角线为0的上三角矩阵，地震数据矩阵的任一非首列包含同一炮点的至少一个地震道的频域数据；构建多次波矩阵，多次波矩阵为主对角线为0的上三角矩阵，多次波矩阵的任一非首列包含同一炮点的至少一个地震道的多次波模型；建立多次波矩阵与地震数据矩阵的函数关系；根据函数关系得到多次波矩阵中任一多次波模型对应的模型频域数据。采用本方案，可以在保障多次波预测精度的前提下，提高多次波的预测效率。
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公开(公告)号：CN118962800A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411160641.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
IPC: G01V1/30 , G06F18/2415 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种OBN地震数据无监督异常检测方法及装置，方法包括：根据OBN地震数据构建平均初至振幅数据；构建无监督深度神经网络；无监督深度神经网络包括降维压缩网络和概率估计网络；将平均初至振幅数据输入至无监督深度神经网络，由降维压缩网络对平均初至振幅数据进行维度压缩和特征提取，得到低维特征；将低维特征输入至概率估计网络，得到高斯混合分布概率；根据高斯混合分布概率计算平均初至振幅数据的最大似然能量，并基于最大似然能量、重构误差以及协方差矩阵惩罚项确定损失函数，对无监督深度神经网络进行训练，以根据训练后的无监督深度神经网络输出的最大似然能量，检测OBN地震数据是否异常。
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公开(公告)号：CN118795548A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410812470.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于深度学习的地震数据鬼波压制方法及装置，其中，该方法包括：收集多份原始地震数据，通过对多份原始地震数据进行正演处理，为其添加鬼波，得到多份原始地震数据对应的正演数据；利用多份原始地震数据以及多份原始地震数据对应的正演数据，得到训练数据集；利用训练数据集对预先设置的卷积神经网络模型进行训练，得到用于去除鬼波的鬼波压制网络模型；将待处理的地震数据输入至鬼波压制网络模型，通过鬼波压制网络模型去除待处理的地震数据中的鬼波，输出压制鬼波后的地震数据。该方案将多层卷积神经网络模型的深度学习引入至地震数据鬼波压制处理中，能够有效地对地震数据中的震源端鬼波和电缆端鬼波等进行压制。
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公开(公告)号：CN117786387A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311871001.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种去噪处理方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取样本地震成像剖面数据；根据样本地震成像剖面数据训练去噪处理模型；其中，去噪处理模型包括：用于对输入到去噪处理模型的数据提取特征的编码器和用于根据提取的特征进行重构处理的解码器；利用训练好的去噪处理模型对待处理地震成像剖面数据进行去噪处理。通过上述方式，通过深度学习的方式训练包含编码器和解码器的去噪处理模型，利用噪音特征难以被编码器提取的特性，通过编码器提取输入数据的有效特征并通过解码器对有效特征进行重构处理，在去除噪音的同时很好地保留了有效地震数据，能够稳定地实现地震成像剖面数据的去噪处理。
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公开(公告)号：CN119376938A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411439698.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种分布式计算集群的显卡分配方法、装置及计算设备，其中方法包括：为分布式计算集群内的物理节点创建执行进程；为执行进程创建线程；其中，线程与物理节点上的显卡一一对应；通过线程调用外部程序，外部程序通过调用线程对应的显卡对调度至执行进程的任务所对应的分区数据进行处理。通过为每一个物理节点创建一个执行进程，并创建与显卡一一对应的线程，每一个线程调用外部程序从而执行任务，从而保证该物理节点的所有显卡能够全部利用，有效提升了分布式计算集群中显卡的利用率，能够实现复杂集群调用外部程序时显卡资源的合理有效分配，同时，整个过程高度自动化，减少了用户的工作负担，具有较高的可扩展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117970480A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410121526.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种水层多次波预测方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：采集初始地震炮集数据；将初始地震炮集数据转换为频率‑波数域地震炮集数据；对频率‑波数域地震炮集数据进行波场延拓处理后得到频率‑波数域的水层多次波预测数据。采用本方案，仅需获得地震炮集数据便可实现水层多次波预测，并且预测过程简单易行，水层多次波的预测效率高。
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公开(公告)号：CN116931892A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310868235.1
申请日：2023-07-14
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Inventor： 王炜 , 陈文贵 , 徐雷 , 邱铁成 , 张鹏 , 孙雷鸣 , 董水利 , 王子秋 , 谢涛 , 金明霞 , 朱金强 , 张明强 , 张建峰 , 王海昆 , 王征 , 马德志 , 徐强
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种地球物理语言改进方法及装置，方法包括：基于轻量级数据交换格式分别构建地球物理语言的作业模块和作业数据流；作业模块和作业数据流各自独立；作业模块包含多个作业子模块；基于有向图，构建作业数据流中的处理流程；处理流程包括处理节点和有向边，处理节点为作业子模块，有向边表示各个作业子模块间的数据流转方向。利用轻量级数据交换格式构建独立的作业模块和作业数据流，使作业模块和作业数据流解耦，用户无需关注编写顺序，简化作业编辑处理的工作量，且利用轻量级数据交换格式无需编写解析器，用户使用的限制较少，更灵活。有向图方便构建如分支、合并等复杂的数据流结构，更易实现构建各种处理流程。
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公开(公告)号：CN118884534A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410944988.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
IPC: G01V1/50
Abstract: 本申请实施例公开了一种测井约束下的全波形反演初始速度模型获取方法及装置，其中，该方法包括：利用经过训练的道集处理网络，对待处理地震道集数据的时差进行动校正和拉平处理得到处理后的地震道集数据，并对待处理初始速度模型进行纠正；根据处理后的地震道集数据，通过时距曲线对纠正后的待处理初始速度模型进行更新，得到中间初始速度模型；将测井速度数据与中间初始速度模型进行拟合，通过迭代调整中间初始速度模型的参数，以使测井速度数据与中间初始速度模型之间的差异满足优化目标，得到目标初始速度模型。该方案能够快速获取高精度的初始速度模型，显著提升了全波形反演的初始速度模型的获取效率和精度。
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公开(公告)号：CN116990861A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310812710.3
申请日：2023-07-04
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种转换波多次波预测方法及相关装置，其中方法包括：根据多种类型的转换波多次波传播路径，分别建立各种类型的转换波多次波传播路径对应的多次波预测模型；将纵波地震时域数据和转换波地震时域数据进行变换，得到纵波地震频域数据和转换波地震频域数据；根据所述纵波地震频域数据、转换波地震频域数据以及各种类型的转换波多次波传播路径对应的多次波预测模型，预测转换波多次波频域数据；将所述转换波多次波频域数据进行反变换，得到转换波多次波时域数据。本发明根据纵波地震频域数据、转换波地震频域数据以及各种类型的转换波多次波传播路径建立多次波预测模型，对复杂的多种传播路径的转换波多次波实现了高效准确地预测。
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公开(公告)号：CN115903041A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310006346.1
申请日：2023-01-04
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种层间多次波预测方法及装置，方法包括：对地震数据进行拆分处理，得到拆分后的上部数据及下部数据；对上部数据及下部数据分别进行第一变换处理，得到对应的频率域上部数据及频率域下部数据；将频率域下部数据与频率域上部数据的共轭复数进行多次乘积处理，得到乘积数据体；将乘积数据体进行第二变换处理，得到预测的层间多次波数据。通过将地震数据拆分为上部数据及下部数据，变换为对应的频率域上部数据及频率域下部数据，将频率域下部数据与频率域上部数据的共轭复数进行多次乘积处理后再变换，可以得到预测的层间多次波数据，可以降低层间多次波对地震数据的干扰，提升地震资料的成像品质。
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