一种近地表横波层速度模型建立方法

    公开(公告)号:CN107561589A

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201711016464.1

    申请日:2017-10-25

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明公开了一种近地表横波层速度模型建立方法,其包括:A.根据预设空间采样间隔和炮检方位对原始炮点排列数据进行分选,获取输入数据;B.对输入数据进行分析以获取纯面波数据;C.根据纯面波数据计算接收点的面波频散数据;D.根据炮检方向的地表倾角对接收点的面波频散数据的速度参数进行地表方位视速度到真速度校正;E.对每个共接收点的面波频散数据进行真速度曲线统计,形成每个共接收点的唯一频散数据;F.根据每个共接收点的唯一频散数据计算近地表地层横波层速度模型。该方法建立的近地表横波层速度模型的准确性高,能够有效提取三维地震数据面波并获得高精度频散数据,提高多波地震资料处理中转换横波静校正准确度。

    一种近地表横波层速度模型建立方法

    公开(公告)号:CN107561589B

    公开(公告)日:2019-04-30

    申请号:CN201711016464.1

    申请日:2017-10-25

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明公开了一种近地表横波层速度模型建立方法,其包括:A.根据预设空间采样间隔和炮检方位对原始炮点排列数据进行分选,获取输入数据;B.对输入数据进行分析以获取纯面波数据;C.根据纯面波数据计算接收点的面波频散数据;D.根据炮检方向的地表倾角对接收点的面波频散数据的速度参数进行地表方位视速度到真速度校正;E.对每个共接收点的面波频散数据进行真速度曲线统计,形成每个共接收点的唯一频散数据;F.根据每个共接收点的唯一频散数据计算近地表地层横波层速度模型。该方法建立的近地表横波层速度模型的准确性高,能够有效提取三维地震数据面波并获得高精度频散数据,提高多波地震资料处理中转换横波静校正准确度。

    基于深度学习利用地震数据进行流体预测的方法及装置

    公开(公告)号:CN110927791B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN201811101716.5

    申请日:2018-09-20

    IPC分类号: G01V1/30

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习利用地震数据进行流体预测的方法,其能够终输出油气特征的概率分布,提高预测油气空间分布的准确性,为井位部署提供重要支撑。该方法包括:输入指定区块范围内所有地震数据,并进行预处理;利用第一套深度学习网络对地震数据的线性特征进行非线性寻优和拟合;利用第二套深度学习网络对大量地震数据的线性特征进行分类,以建立第一流体特征模型;利用第二套深度学习网络中的残差网络对建立的第一流体特征模型进行迭代和校正,以获得第二流体特征模型;通过第二流体特征模型和激活函数,对待预测区块内的地震数据进行矩阵集合计算,获得待预测区块内的流体特征的概率分布数据。