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公开(公告)号：CN118483740A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410647570.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于被动源地震成像技术领域，公开了一种被动源逆时偏移的基于角度约束的极性校正外积成像方法及系统，该方法包括：远震波场的逆时反传；应用矢量外积成像条件逐时刻计算成像值；求取像的平均能流密度矢量；成像结果的标量化、极性校正和角度约束。本发明保证了成像极性的正确。同时利用能流密度矢量对参与成像P、S波场的角度进行约束，进一步压制成像结果中的线性成像假象。通过多种复杂速度模型的合成数据，验证了论文提出成像条件的正确性，并将其应用到了东北地区NCISP6实测数据的莫霍面成像中，取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN116184491A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310201074.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于反射结构特征的机器学习高分辨率地震数据重建方法，通过输入地震数据，筛选声波测井曲线和密度测井曲线，将深度域测井数据转换成时间域数据，首先计算声波阻抗，进而计算反射系数，再建立神经网络训练集，并利用原始地震数据，计算构造算子，最后建立具有反射数据结构特征的机器学习高分辨率数据处理系统的目标函数并求解，完成基于反射结构特征的机器学习高分辨率地震数据处理。本发明的方法将地震数据的空间特征融入机器学习高分辨率重建过程中，使预测结果包含数据的横向空间信息，最终提高结果的稳定性以及准确性，同时提升了地震数据薄层结构的恢复效果，能更加精细的刻画薄层砂体的空间展布特征和储层特征。
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公开(公告)号：CN118446098A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410565716.X
申请日：2024-05-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F30/27 , G06N5/01 , G06N3/126 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于电磁勘探领域，公开了一种人工智能复电阻率参数反演方法，该方法及系统，包括：数据准备；模型参数范围定义；传统遗传模拟退火复电阻率参数反演；约束遗传模拟退火复电阻率参数反演。本发明根据Cole‑Cole模型传统遗传模拟退火参数反演中零频电阻率与频率相关系数之间的负相关关系，建立约束遗传模拟退火算法，通过反向约束零频电阻率与频率相关系数的搜索方向，实现算法快速收敛于全局最优解之目的，在反演效率大幅提升的同时，有效地降低反演的多解性，增强地球物理资料解释的可靠性。
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公开(公告)号：CN118444398A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410565719.3
申请日：2024-05-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V3/38 , G06F17/16 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于海洋电磁数据处理技术领域，公开了一种海洋电磁时间序列数据重构方法及系统，利用地震初至拾取方法如长短时窗法记录噪音位置，用相同值替换的方式移除标识的噪音。针对每个含噪音的时间序列，定义噪音长度K为压缩感知算法中的稀疏值，构建测量矩阵、稀疏矩阵、传感矩阵。通过压缩感知匹配追踪算法得到重构后的时间序列，仅使用重构后噪音位置的数据替换相对应的原始时间序列中的噪音部分，原始时间序列其他部分保持不变。程序代码自动移动到下一个噪音位置，构建时间序列x、测量矩阵Φ、稀疏矩阵ψ、传感矩阵A、重构时间序列θ、替换噪音数据，直至所有标识的噪音重构、替换完成，输出重构后的电磁场时间序列文件。
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公开(公告)号：CN118409354A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410438746.4
申请日：2024-04-12
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明公开了一种基于结构张量正则化的多道反演吸收补偿方法，包括以下步骤：(1)利用结构张量提取地震信号的空间倾角，沿倾角方向设计空间预测滤波器；(2)将空间预测滤波器引入到多道反演吸收补偿的正则化条件，在多道反演理论框架下实现地层吸收补偿。由于将地震信号的空间可预测性引入了吸收补偿反演的目标函数，因此，该反演系统具有一定的信号和噪声识别能力，能够实现信号和噪声的选择性补偿。该方法有效地抑制了噪声干扰在吸收补偿过程中的放大效应，在恢复高频信号的同时，较好地保持了地震记录的信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117872477A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311476511.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于石油勘探技术领域，公开了一种人工智能火成岩储层岩性预测方法、系统、设备及介质，利用已知岩性的声波时差、密度、电阻率测井数据采用K近邻、支持向量机、随机森林三种模型+GridSearchCV模式，训练、验证、构建人工智能模型，优选测试分数最高的模型作为火成岩储层岩性预测模型；利用地面地震、重力、电磁勘探方法获得研究区速度、密度、电阻率物性特征，进而通过优选的人工智能模型对火成岩储层岩性进行预测。本发明以测井数据进行训练，数据更加真实可靠，且样本数量通常较多，建立的人工智能模型稳定性更好，可靠性更高；本发明能够提升岩性预测结果的精度，对于识别油气有利靶区、部署油气井网、指导油气勘探开发均具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118191922A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410438745.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种空间结构正则化多道稀疏脉冲反褶积方法。首先，该方法假设反射系数在时间上满足柯西函数描述的稀疏分布，将其引入到稀疏脉冲反褶积的正则化条件。此外，该方法基于地震信号在空间上的连续性和可预测性，采用结构张量对地震信号的空间结构进行估算和表征，也将其引入到稀疏脉冲反褶积的正则化条件。本发明方法实现了稀疏结构和空间结构联合驱动的多道稀疏脉冲反褶积处理，抑制了随机噪声对反褶积结果的影响，增强了高频地震信号恢复精度。
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公开(公告)号：CN116903381A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310872194.3
申请日：2023-07-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: C04B35/584 , C04B35/622 , C04B35/632 , C04B35/634 , B28C5/38 , B28C5/46 , B28B1/29 , B28B3/00 , B28B11/24
Abstract: 本发明提供一种高导热高强度氮化硅基板制备方法，涉及半导体陶瓷基板制造技术领域。该高导热高强度氮化硅基板制备方法是将羚基共聚物改性分散剂、甲苯、无水乙醇、氧化镁、氧化钇、β‑Si3N4晶种、α‑Si3N4粉体按一定比例混合加入球磨罐中球磨24h；在球磨后的混合物中加入丙烯酸树脂以及聚酯增塑剂继续球磨48h，得到氮化硅浆料；将得到氮化硅浆料经过真空脱泡、过滤、流延成型，得到氮化硅生坯；对得到氮化硅生坯进行切割处理，得到切割后的氮化硅生坯；对切割后的氮化硅生坯进行排胶处理，得到排胶后的氮化硅生坯；将排胶后的氮化硅生坯进行气压烧结，得到氮化硅基板。本发明得到的氮化硅基板产品热导率≥90W/m·k，抗弯强度≥750MPa。
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公开(公告)号：CN119247461B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411795882.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/28 , G01V1/30 , G06T17/00 , G06T7/10 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于但不限于地震相智能识别技术领域，尤其涉及一种基于V‑Net的三维地震相智能识别方法及系统，包括：S1：三维地震数据及相应地震相解释结果的获取；S2：针对三维地震相识别的学习样本的建立；S3：基于V‑Net的地震相智能识别模型的搭建；S4：未知数据的三维地震相识别。本发明将地震相识别当成一个三维图像分割问题，同时在建模中加入残差，优化了模型张成假设空间的合理性，能有效提高地震相智能识别的精度。本发明在三维U‑Net建模的基础上添加残差层，优化了智能模型的结构，有助于保障模型张成假设空间的合理性，从而提高网络整体的特征学习能力。
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公开(公告)号：CN119148205B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411597271.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于成像技术领域，公开了一种用于微地震逆时定位的Poynting矢量和偏振矢量混合成像方法，本发明基于弹性波场的Poynting矢量和速度偏振矢量，提出了一种针对微地震逆时成像的Poynting矢量与偏振矢量混合成像条件（PPMIC），该成像条件能够在无需对P波和S波进行解耦的前提下利用P波、S波的时差进行成像，相比于传统成像条件节省了大量的计算时间和计算机存储；同时该成像条件充分利用了波场的偏振和传播方向信息，能够更好的压制成像假象，提升微地震定位的精度。将PPMIC与任意曲线网格有限差分算法结合，极大的拓展了微地震逆时成像算法的应用场景，在不需要对地震数据进行复杂的静校正处理的情况下，能够对复杂地形区域采集的微地震数据进行准确成成像。
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