基于深度学习的地震资料提高分辨率方法

    公开(公告)号:CN114460666A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202011129570.2

    申请日:2020-10-21

    IPC分类号: G01V11/00

    摘要: 本发明提供一种基于深度学习的地震资料提高分辨率方法,包括:步骤1,输入应用区内所有测井曲线,提取反射系数;步骤2,进行精细井震标定,完成时深转换;步骤3,生成宽带子波;步骤4,基于宽带子波和反射系数序列构建宽带合成地震记录;步骤5,提取对应各井的过井地震记录;步骤6,基于过井地震记录和对应的合成地震记录构建深度网络模型;步骤7,采用深度网络模型提高分辨率预测。该基于深度学习的地震资料提高分辨率方法可以最大程度的挖掘地震信息与测井信息的关系,还具有良好的泛化能力,能有效提高全区地震分辨率,也为后续处理过程提供了有效的技术支撑和保障。

    地震数据时差、相位差自动识别及校正方法

    公开(公告)号:CN110261911B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN201910572834.2

    申请日:2019-06-27

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明提供一种地震数据时差、相位差自动识别及校正方法,包括:步骤1,输入标准地震道数据与待校正地震道数据;步骤2,确定步长,在指定相位区间对待校正地震道数据进行相位校正扫描;步骤3,对应每次扫描,对标准地震道数据和校正后的地震道数据做互相关处理;步骤4,更新互相关值最大时对应的时差、相位差校正量;步骤5,重复步骤2‑4,完成在指定区间内地震道数据的相位扫描;步骤6,完成时差、相位差校正量的自动识别;步骤7,对地震道数据进行定量时差、相位差校正;步骤8,输出校正后地震道数据。该地震数据时差、相位差自动识别及校正方法提高了不同地震数据体之间的连续性和一致性,为后续处理及解释过程提供了支撑和保障。

    微地震监测裂缝震源点位置计算方法及系统

    公开(公告)号:CN109188515B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN201811292057.8

    申请日:2018-10-31

    IPC分类号: G01V1/28

    摘要: 本发明提供了一种微地震监测裂缝震源点位置计算方法及系统,包括:步骤1,获取频率域的观测微地震波形;步骤2,对单元网格体元,获取每个微地震波形的理论旅行时间;步骤3,按照每个微地震波形的理论旅行时间对波形进行偏移;步骤4,计算偏移后所选的波形频段频率域振幅谱相似度和相位谱相似度的联合相似度,并计算相似度最小值对应的微地震波形的单元网格位置;步骤5,通过快速网格搜索算法迭代计算震源点位置。该微地震监测裂缝震源点位置计算方法及系统解决了现有技术中在时域里进行震源点位置计算时存在的计算速度慢、结果精度差、可靠性低的技术问题,使得计算结果的稳健性对噪音干扰不敏感,提高了反演结果的可靠性。