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公开(公告)号：CN119148204A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411283671.3
申请日：2024-09-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于自监督神经网络的叠前层间多次波压制方法，属于勘探地震信号处理技术领域，通过对叠前地震数据的层间多次波进行运动学预测，得到初始层间多次波；构建具有编码和解码结构的自监督神经网络模型；将得到的初始层间多次波作为所构建的自监督神经网络模型的先验信息，通过模型训练使得自监督神经网络学习到初始层间多次波到真实层间多次波的映射，以自适应地消除初始层间多次波与真实层间多次波之间的动力学差异，从而预测出真实层间多次波。本发明实现对叠前地震数据中层间多次波的智能压制，并有效保护一次波能量。
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公开(公告)号：CN115469359B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211076177.0
申请日：2022-09-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于集成学习的无监督深度神经网络压制多次波的方法，构建具有多个深度神经网络约束的无监督深度神经网络压制地震表面多次波模型结构，在训练阶段，通过三个不同的深度神经网络分别构建三个不同的基础学习器，通过基础学习器将全波场数据卷积得到的预测表面多次波映射为真实表面多次波结果；采用集成学习方法综合全部基础学习器，得到地震表面多次波压制结果。本发明方法不需要压制表面多次波的干净数据来充当训练集数据，很好地解决了训练集缺失的问题，能够很好地用于复杂地质条件下实际数据的表面多次波压制中。本发明方法不需要人工参与调整参数，能够提高地震数据处理流程和模块的智能化程度。
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公开(公告)号：CN115469359A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211076177.0
申请日：2022-09-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于集成学习的无监督深度神经网络压制多次波的方法，构建具有多个深度神经网络约束的无监督深度神经网络压制地震表面多次波模型结构，在训练阶段，通过三个不同的深度神经网络分别构建三个不同的基础学习器，通过基础学习器将全波场数据卷积得到的预测表面多次波映射为真实表面多次波结果；采用集成学习方法综合全部基础学习器，得到地震表面多次波压制结果。本发明方法不需要压制表面多次波的干净数据来充当训练集数据，很好地解决了训练集缺失的问题，能够很好地用于复杂地质条件下实际数据的表面多次波压制中。本发明方法不需要人工参与调整参数，能够提高地震数据处理流程和模块的智能化程度。
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公开(公告)号：CN115236730A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210709847.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公布了一种层间多次波傅里叶有限差分的地震波场偏移成像方法，基于波场延拓的全波场模拟技术进行改进，在每个地层的层位点，分别模拟获得不同阶次的层间多次波波场，根据不同阶次层间多次波的传播路径，将不同阶次层间多次波进行反传，对不同阶次的层间多次波波场在上行波场和下行波场中分别进行互相关成像。输入数据包括地质模型数据和只含有层间多次波的地震记录，通过波场延拓、设置震源、人工边界反射压制、循环递归波场分阶模拟，实现层间多次波傅里叶有限差分的地震波场偏移成像。本发明将已有成像方法中作为噪声信号的层间多次波地震信号变为有效信号，进行地震波场偏移成像，可用于恢复地下构造信息。
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公开(公告)号：CN118244350A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410218991.4
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种陆地深层地震自适应非平稳信号分解重构的信号增强方法，针对陆地深层弱信号地震资料，基于非平稳信号分解重构技术，通过对左奇异向量矩阵以及奇异值矩阵进行同步处理，实现压制陆地深层非平稳弱信号的背景噪声与信号增强。采用本发明方法，能够对深层非平稳弱信号进行有效的增强，同时处理后的深层地震同相轴更加连续、清晰，压制背景噪声更完全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115267911B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210914617.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于模型与数据驱动深度学习算法的地震多次波压制方法，构建用于多次波压制的模型与数据驱动的深度学习模型，提取地震数据标签，并以包含一次波和多次波的全波场炮集为模型的输入，模型的输出即为压制多次波后的一次波炮集。本发明通过残差傅里叶子模块在网络架构中结合傅里叶算子和残差网络，在时间域的通道维度、时间维度及频率域提取多次波特征，使网络能够准确高效地实现多次波压制，可实现深度模拟复杂的多次波压制处理，且具有良好的抗噪性和泛化能力。本发明技术方案可用于提高地震多次波压制的精度和效率。
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公开(公告)号：CN115061200B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210638911.1
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京大学
IPC: G01V1/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公布了一种基于虚同相轴法和无监督神经网络压制层间多次波的方法，使用无监督深度神经网络来压制层间多次波；包括：对地震资料进行预处理；采用基于迭代法的自适应虚同相轴法，通过迭代逐层得到压制了层间多次波后的数据；构建无监督深度神经网络模型；使得无监督深度神经网络模型作为一个非线性算子，用于最小化预测层间多次波和包含真实层间多次波的全波场数据之间的差异；网络模型的输入为预测层间多次波数据，输出为真实的层间多次波估计值数据；训练无监督深度神经网络；利用训练好的无监督深度神经网络，通过预测的层间多次波得到真实层间多次波的估计值，实现层间多次波的压制。
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公开(公告)号：CN115267911A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210914617.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于模型与数据驱动深度学习算法的地震多次波压制方法，构建用于多次波压制的模型与数据驱动的深度学习模型，提取地震数据标签，并以包含一次波和多次波的全波场炮集为模型的输入，模型的输出即为压制多次波后的一次波炮集。本发明通过残差傅里叶子模块在网络架构中结合傅里叶算子和残差网络，在时间域的通道维度、时间维度及频率域提取多次波特征，使网络能够准确高效地实现多次波压制，可实现深度模拟复杂的多次波压制处理，且具有良好的抗噪性和泛化能力。本发明技术方案可用于提高地震多次波压制的精度和效率。
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公开(公告)号：CN115061200A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210638911.1
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于虚同相轴法和无监督神经网络压制层间多次波的方法，使用无监督深度神经网络来压制层间多次波；包括：对地震资料进行预处理；采用基于迭代法的自适应虚同相轴法，通过迭代逐层得到压制了层间多次波后的数据；构建无监督深度神经网络模型；使得无监督深度神经网络模型作为一个非线性算子，用于最小化预测层间多次波和包含真实层间多次波的全波场数据之间的差异；网络模型的输入为预测层间多次波数据，输出为真实的层间多次波估计值数据；训练无监督深度神经网络；利用训练好的无监督深度神经网络，通过预测的层间多次波得到真实层间多次波的估计值，实现层间多次波的压制。
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公开(公告)号：CN115236730B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210709847.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公布了一种层间多次波傅里叶有限差分的地震波场偏移成像方法，基于波场延拓的全波场模拟技术进行改进，在每个地层的层位点，分别模拟获得不同阶次的层间多次波波场，根据不同阶次层间多次波的传播路径，将不同阶次层间多次波进行反传，对不同阶次的层间多次波波场在上行波场和下行波场中分别进行互相关成像。输入数据包括地质模型数据和只含有层间多次波的地震记录，通过波场延拓、设置震源、人工边界反射压制、循环递归波场分阶模拟，实现层间多次波傅里叶有限差分的地震波场偏移成像。本发明将已有成像方法中作为噪声信号的层间多次波地震信号变为有效信号，进行地震波场偏移成像，可用于恢复地下构造信息。
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