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公开(公告)号：CN119293403A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411289800.X
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于智能地震勘探技术领域，具体涉及一种稀疏主动源约束的非理想照明被动源地震波场智能重构法，以解决地下被动震源非理想分布情况下存在虚假同相轴及相干噪声的问题。本方法为提升非理想照明情况下的被动源地震波场重构效果，搭建一个改进的U‑Net网络，使其能够智能提取数据特征以及在网络中沿着通道和空间两个独立的维度推导注意力机制，并将注意力机制乘以输入的特征图，进行自适应的特征细化，以达到对被动源数据进行智能重构的目的；通过学习训练的深度学习网络，将稀疏主动源地震记录约束被动源地震数据预测网络，实现稀疏主动源条件下预测与主动源共测线的被动源数据重构，提升多维反褶积重构效果及计算稳定性。
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公开(公告)号：CN118169753A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410302078.2
申请日：2024-03-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于地震勘探技术领域，提供了基于Butterworth加权的主被动源并联全波形反演方法，本发明联合地震干涉法与Butterworth函数，可以高效的进行速度建模；使用较少的计算成本实现主被动源联合速度建模。通过多维反褶积地震干涉法能够在被动源分布不均匀的情况下检索高质量虚拟源数据，最大值归一化能够保证虚拟源观测数据与合成数据保持振幅同级，减小振幅误差对结果产生的影响；构建合适阶数的Butterworth加权系数赋予主被动源地震数据，通过并联反演方式获得可靠的地下介质速度信息。本发明可以在同时存在主动源缺失低频且未知被动虚拟源子波的情况下进行高效稳健的反演。
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公开(公告)号：CN116819606A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310444871.1
申请日：2023-04-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于包络反演的背景噪声地震数据的速度建模方法，联合了地震干涉法、局部互相关运算和包络算子的优势，可实现利用背景噪声地震数据进行地下介质速度建模；利用地震干涉法可避免对原始背景噪声震源信息的估计，重构出类似于主动源地震记录的虚拟炮记录；局部互相关运算可以避免虚拟炮记录局部振幅误差对反演结果的影响；采用包络算子可在原始信号缺失有效低频信息或低频段信噪比的情况下进行稳健的速度反演。本方法的另一个核心步骤为反演梯度计算，即采用震源正传波场与伴随源反传波场的零延迟互相关计算反演梯度。本方法可在同时存在数据有效低频信息不可用问题和虚拟炮局部振幅误差问题的情况下进行稳健的反演。
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公开(公告)号：CN116359982A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310279895.6
申请日：2023-03-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的少量震源虚拟炮信号增强方法，利用卷积神经网络对地震数据中的相干噪声及虚假同相轴进行识别和压制。将地下被动源震源数量较少虚拟炮记录作为训练数据，并将震源数量较多的虚拟炮记录作为训练标签，从标签中学习有效信号的特征，以此来压制相干噪声和虚假同相轴，并在波形不够连续的部位进行波形恢复。对于震源分布不够均匀的虚拟炮记录，采用震源分布较广泛的虚拟炮记录作为标签，此时网络的任务不仅要压制相干噪声、虚假同相轴，恢复波形的连续性和延展性，还要将直线相交型的同相轴恢复成双曲线型的同相轴。在进行被动源采集时，可降低其对地震记录的影响，最终获得较好的效果，提高被动源地震勘探的适用性。
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公开(公告)号：CN113093272A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110333088.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明是用卷积核提取模拟数据和观测数据的特征并根据特征极性对每个采样点进行编码编码后构造一个衰减矩阵，将该矩阵乘以模拟数据从而自适应的识别出模拟数据中与观测数据发生了周期跳跃的部分并将其衰减，进而减小这部分数据对梯度的干扰。有效的消除了周期跳跃现象对反演结果的影响，提高了全波形反演在观测数据缺失低频信息以及初始模型不准确时的反演结果精度。本发明结合多震源混合编码策略，进一步提高反演的计算效率。能够在观测数据含强噪声的情况下获得准确的反演结果，在保持计算效率不变的情况下有效的减少了周期跳跃现象的发生，并且具有很强的抗噪性，非常适用于实际地震勘探，该方法能使地震勘探反演效果显著提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111175822B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010061253.5
申请日：2020-01-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明涉及一种改进直接包络反演与扰动分解的强散射介质反演方法，包络运算为非线性运算，在波场重叠处计算包络场存在较大误差。本发明是在计算正传包络场之前对地震波场进行了上下左右行波分解，有效缓解了波场重叠对正传包络场计算的影响。将改进的包络场代入直接包络反演算法中即为改进的直接包络反演，其能对强散射体速度结构进行更好的刻画。针对强散射屏蔽区速度建模，本发明提出采用构造约束的扰动分解方法。利用逆时偏移成像结果约束扰动分解参数的选取能避免参数选取导致对强散射体的错误识别。将改进的直接包络反演方法与构造约束扰动分解方法联合，既能得到好的强散射体速度建模，也能得到较好的屏蔽区速度构造。
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公开(公告)号：CN109407152B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201811550994.9
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零均值归一化互相关目标函数的时间域全波形反演方法，通过计算模拟和观测记录之间的零均值归一化互相关代替传统全波形反演中最小二乘目标函数的求取。通过归一化互相关使模拟数据与观测数据振幅的绝对值在‑1到1之间，有效的减小了因振幅误差导致的反演结果错误。且由于振幅能量的归一化，提高了地震记录中远偏移距的能量权重，因远偏移距数据携带了模型中大尺度构造的信息，该方法能减小跳周的发生。因实际地震记录易受低频噪声的影响，且通常为非均值噪声，引入了去均值项，通过对模拟和观测记录的去均值计算减小了低频噪声的干扰。该方法能在缺失低频信息或者低频信息被噪声污染的情况下准确的反演出地下介质的速度参数。
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公开(公告)号：CN108345031A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810024765.7
申请日：2018-01-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种弹性介质主动源和被动源混采地震数据全波形反演方法。首先对采集到的被动源弹性多分量地震数据进行地震干涉处理，得到四种不同模式的虚拟炮多分量记录；然后对不同模式的虚拟炮记录两两分组，分别进行弹性波多分量不依赖子波的反演；最后采用交叉选取的方法，分别用高质量Vp和Vs宏观模型作为缺失低频主动源弹性波多分量全波形反演的初始模型，进行反演迭代。被动源弹性多分量地震记录与主动源地震记录串联处理既能克服反演的低频缺失系列问题，也能得到准确的细节和深部构造信息，能更好地刻画纵、横波速度模型的宏观和细节构造信息，并且反演的跳周问题被大大缓解，最终结果既有准确的宏观构造，也有较精确的细节构造信息。
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公开(公告)号：CN105891888B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610183608.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明涉及一种多域分频并行多尺度全波形反演方法，是用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，然后用分频并行Laplace-Fourier域全波形反演来建立精度较高初始模型，最后用分频并行频域多尺度全波形反演重建地下高精度速度模型。整个过程采用动态随机编码策略，在加快反演速率的同时压制超级炮内部的串扰噪声。本发明在反演地下速度过程中用了多域联合反演、分频并行和动态随机震源编码策略。在低频缺失，初始模型不好的情况下，用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，缓解全波形反演跳周现象。在反演过程中采用主从式并行计算方法，极大地提高了全波形反演的计算效率，高了反演精度。(56)对比文件胡英等人.Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演方法《.石油勘探与开发）》.2015,第42卷(第3期),第339页到第346页.马坚伟等人.地震波形多尺度反演的一点讨论《.地球物理学进展）》.2000,第15卷(第4期),第55页到第61页.李媛媛等人.频率域多尺度弹性波全波形反演《.石油物探》.2015,第54卷(第3期),第317页到第323页.王庆等人.时间域地震全波形反演方法进展《.地球物理学进展》.2015,第30卷(第6期),第2797页到第2806页.李媛媛等人.基于多尺度的频率域全波形反演方法《.中国地球科学联合学术年会》.2014,第1178页.魏哲枫等人.基于非规则网格正演的时间域全波形反演《.地球物理学报）》.2014,第57卷(第2期),第586页到第594页.
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公开(公告)号：CN115793059A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211566789.8
申请日：2022-12-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种稳健的弹性强散射介质快速高精度建模方法，通过不依赖震源的弹性波直接包络反演与多核CPU/GPU协同并行算法实现弹性强散射介质的快速高精度纵、横波速度建模。先通过多核CPU/GPU协同并行算法获得多分量弹性波场，进行波场模式分解获得纯纵、横波场，计算包络场分别获得正传纵、横波包络场；根据不依赖震源伴随源公式计算得到伴随源，通过多核CPU/GPU协同并行算法计算伴随波场，根据公式计算不依赖震源的弹性波直接包络反演的纵、横波速度梯度，并可更新纵、横波速度模型；将不依赖震源的弹性波直接包络反演结果作为初始模型，进行不依赖震源的弹性波全波形反演可得到弹性强散射介质的高精度纵、横波速度模型。
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