公开(公告)号：CN110780341A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201910977970.X

申请日：2019-10-15

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 孙辉 ,  张志厚 ,  廖晓龙 ,  王序宇 ,  杨俊杰 ,  姚禹 ,  孙康 ,  路润琪 ,  陈雨翔 ,  范祥泰

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明公开一种各向异性地震成像方法，包括以下步骤：读入各向异性参数模型、P波速度模型、参数文件；对炮点沿不同方向进行各向异性射线追踪，并计算每一条射线对应的射线束信息；将单炮地震记录划分为多个以窗为单元的数据体；计算各个窗中数据体对时间及空间的偏导数，并对窗中地震记录进行局部平面波分解；对窗中心沿不同方向进行各向异性射线追踪，并计算每一条射线对应的射线束信息；对炮点和窗中心所有射线束对按照加了权系数的成像公式进行成像计算；将所有射线束对成像结果进行叠加得到最终偏移成像结果。本发明提高了有效信号对最终成像结果的贡献比重，提升了各向异性偏移方法的抗干扰能力和计算精度。

公开(公告)号：CN111812732B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202010605022.6

申请日：2020-06-29

Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 ,  西南交通大学

Inventor： 徐正宣 ,  张志厚 ,  曹云勇 ,  廖晓龙 ,  雷旭友 ,  王序宇 ,  郭君 ,  范祥泰

IPC: G01V3/38 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的大地电磁非线性反演方法，将卷积神经网络运用于地球物理领域的大地电磁反演，将采集到的某一个观测数据作为卷积神经网络的输入，将地电模型参数作为网络的输出，采用深层网络模型，能对复杂非线性数据实现更加精准的映射，避免了对原始数据的复杂前期预处理，同时具有权值共享网络结构，能够大大降低网络模型的复杂度。并且，原始输入数据通过卷积可以实现数据不同特征的提取，以挖掘出数据更深层次的信息；池化在卷积之后，通过池化可降低特征面的分辨率来获得空间不变性特征，降低网络的规模，同时起到二次特征提取的作用。

公开(公告)号：CN110780341B

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN201910977970.X

申请日：2019-10-15

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 杨俊杰 ,  孙辉 ,  张志厚 ,  廖晓龙 ,  王序宇 ,  姚禹 ,  孙康 ,  路润琪 ,  陈雨翔 ,  范祥泰

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明公开一种各向异性地震成像方法，包括以下步骤：读入各向异性参数模型、P波速度模型、参数文件；对炮点沿不同方向进行各向异性射线追踪，并计算每一条射线对应的射线束信息；将单炮地震记录划分为多个以窗为单元的数据体；计算各个窗中数据体对时间及空间的偏导数，并对窗中地震记录进行局部平面波分解；对窗中心沿不同方向进行各向异性射线追踪，并计算每一条射线对应的射线束信息；对炮点和窗中心所有射线束对按照加了权系数的成像公式进行成像计算；将所有射线束对成像结果进行叠加得到最终偏移成像结果。本发明提高了有效信号对最终成像结果的贡献比重，提升了各向异性偏移方法的抗干扰能力和计算精度。

公开(公告)号：CN111812732A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010605022.6

申请日：2020-06-29

Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 ,  西南交通大学

Inventor： 徐正宣 ,  张志厚 ,  曹云勇 ,  廖晓龙 ,  雷旭友 ,  王序宇 ,  郭君 ,  范祥泰

IPC: G01V3/38 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的大地电磁非线性反演方法，将卷积神经网络运用于地球物理领域的大地电磁反演，将采集到的某一个观测数据作为卷积神经网络的输入，将地电模型参数作为网络的输出，采用深层网络模型，能对复杂非线性数据实现更加精准的映射，避免了对原始数据的复杂前期预处理，同时具有权值共享网络结构，能够大大降低网络模型的复杂度。并且，原始输入数据通过卷积可以实现数据不同特征的提取，以挖掘出数据更深层次的信息；池化在卷积之后，通过池化可降低特征面的分辨率来获得空间不变性特征，降低网络的规模，同时起到二次特征提取的作用。