一种基于卷积神经网络的裂缝弱度地震反演方法及系统

    公开(公告)号:CN118131329A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410278552.2

    申请日:2024-03-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明属于地震储层识别技术领域,尤其涉及一种基于卷积神经网络的裂缝弱度地震反演方法及系统,方法包括:获取方位地震数据;将获取的方位地震数据输入至训练好的反演模型中,得到裂缝弱度的预测结果;在所述反演模型的训练过程中,基于近似贝叶斯计算方法估计模型参数的后验概率分布函数,量化反演模型预测的不确定性,通过最小化后验概率分布函数以获得训练好的反演模型。本发明提出的近似贝叶斯计算方法可以在似然函数不可用时对后验分布进行合理的估计,不确定性分析结果表明所提方法具有较强的约束作用,训练后的卷积神经网络可以准确地从方位地震数据中预测裂缝弱度。

    一种HTI介质弹性参数和裂缝弱度地震反演方法及系统

    公开(公告)号:CN116699685A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310888580.1

    申请日:2023-07-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提出了一种HTI介质弹性参数和裂缝弱度地震反演方法及系统,包括:基于HTI介质的纵波反射系数方程和地震子波的褶积模型建立地震正演模型;根据地震正演模型的模型参数的先验分布符合高斯分布,利用贝叶斯理论对先验概率分布函数和地震正演模型进行分析,进而得到模型参数的后验概率分布函数;对所述模型参数的后验概率分布函数进行反演求解,得到HTI介质弹性参数和裂缝弱度。结合模型参数的先验信息,通过后验概率分布可以分析反演结果的不确定性,为后续地震解释工作提供有用的参考信息。

    一种原位各向异性地应力场预测方法及系统

    公开(公告)号:CN114488302A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210085506.1

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供了一种原位各向异性地应力场预测方法及系统,包括:获取不同方位角和入射角下的地震子波,并与PP波反射系数进行褶积,得到合成地震数据;利用合成地震数据中的宽方位地震数据,基于零阶和二阶傅里叶系数进行地震反演,得到各向同性背景弹性参数和裂缝弱度参数;基于各向同性背景弹性参数和裂缝弱度参数,计算得到最小水平主应力和最大水平主应力。有效得到了复杂裂缝性多孔储层的各向异性地应力。

    一种原位各向异性地应力场预测方法及系统

    公开(公告)号:CN114488302B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202210085506.1

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供了一种原位各向异性地应力场预测方法及系统,包括:获取不同方位角和入射角下的地震子波,并与PP波反射系数进行褶积,得到合成地震数据;利用合成地震数据中的宽方位地震数据,基于零阶和二阶傅里叶系数进行地震反演,得到各向同性背景弹性参数和裂缝弱度参数;基于各向同性背景弹性参数和裂缝弱度参数,计算得到最小水平主应力和最大水平主应力。有效得到了复杂裂缝性多孔储层的各向异性地应力。

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