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公开(公告)号：CN118131321A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410313196.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 一种地震反射波数据外推插值方法、电子设备及存储介质，属于地震数据处理技术领域。为准确提取地震数据，本发明采集地震数据，基于炮点和炮集共有的检波点选取参考道集；基于参考道集通过高阶累积量算法生成虚拟反射道集；将得到的参考道集和得到的虚拟反射道集进行褶积计算，生成重构的远偏移距反射道集；对得到的重构的远偏移距反射道集应用匹配滤波器，生成与原始道集匹配的重构的反射道集。本发明将高阶累积量算法应用于干涉插值法中，压制了旁瓣，保证了干涉插值法重构数据的分辨率，对噪声压制有很好的效果，在实现地震数据重构的同时，有效压制了噪声，提高地震数据的信噪比。
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公开(公告)号：CN117991377B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410396036.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于多源信息融合的初至波走时层析成像方法及系统，属于地震层析成像技术领域。为提高初至波走时层析成像精度，本发明采集数据构建走时场神经网络、速度神经网络；对构建的走时场神经网络设置初至波走时约束条件、边界条件约束条件，对速度神经网络设置微测井速度约束条件、地表地质露头层位信息约束条件，设置程函方程连接走时场神经网络、速度神经网络，作为走时场神经网络和速度神经网络的程函方程约束条件，构建初至波走时层析成像网络模型设置损失函数，得到初至波走时层析成像网络模型；将数据训练集输入到初至波走时层析成像网络模型中进行模型训练，得到完成训练的初至波走时层析成像网络模型。本发明预测准确。
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公开(公告)号：CN117991377A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410396036.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于多源信息融合的初至波走时层析成像方法及系统，属于地震层析成像技术领域。为提高初至波走时层析成像精度，本发明采集数据构建走时场神经网络、速度神经网络；对构建的走时场神经网络设置初至波走时约束条件、边界条件约束条件，对速度神经网络设置微测井速度约束条件、地表地质露头层位信息约束条件，设置程函方程连接走时场神经网络、速度神经网络，作为走时场神经网络和速度神经网络的程函方程约束条件，构建初至波走时层析成像网络模型设置损失函数，得到初至波走时层析成像网络模型；将数据训练集输入到初至波走时层析成像网络模型中进行模型训练，得到完成训练的初至波走时层析成像网络模型。本发明预测准确。
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公开(公告)号：CN118131321B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410313196.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 一种地震反射波数据外推插值方法、电子设备及存储介质，属于地震数据处理技术领域。为准确提取地震数据，本发明采集地震数据，基于炮点和炮集共有的检波点选取参考道集；基于参考道集通过高阶累积量算法生成虚拟反射道集；将得到的参考道集和得到的虚拟反射道集进行褶积计算，生成重构的远偏移距反射道集；对得到的重构的远偏移距反射道集应用匹配滤波器，生成与原始道集匹配的重构的反射道集。本发明将高阶累积量算法应用于干涉插值法中，压制了旁瓣，保证了干涉插值法重构数据的分辨率，对噪声压制有很好的效果，在实现地震数据重构的同时，有效压制了噪声，提高地震数据的信噪比。
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