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公开(公告)号：CN118395089A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410594590.9
申请日：2024-05-14
申请人： 成都理工大学 , 四川省能源地质调查研究所
IPC分类号： G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于深度学习网络对半航空电磁法数据去噪方法及系统，属于地球物理技术领域。方法包括以下步骤：S1、构建数据采集模型，基于数据采集模型，采集训练数据；对训练数据进行划分，得到训练集和测试集；S2、构建初始深度学习网络模型，采用训练集对初始深度学习网络模型进行训练优化，并基于测试集对初始深度学习网络模型进行测试，得到Transformer网络模型，Transformer网络模型用于对半航空电磁法数据进行去噪，得到去噪数据。利用Transformer网络的优点，同时在其基础上进行改进，自注意力机制使Transformer网络能够捕捉信号中的非局部关系，有助于处理TEM数据中的长程依赖关系。
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公开(公告)号：CN118011514B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410424533.6
申请日：2024-04-10
申请人： 成都理工大学 , 四川省能源地质调查研究所
IPC分类号： G01V7/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01V20/00
摘要： 本发明公开了一种应用于盆地基底界面起伏及密度的预测方法及系统，涉及地质数据处理领域，其中方法步骤包括：基于研究区盆地的实际地质情况，构建若干基底界面起伏模型；基于密度因子，对每个基底界面起伏模型进行密度填充，得到若干个对应的最终模型；对每个最终模型进行重力正演，得到若干个对应的重力数据，构成训练集；基于训练集，构建并训练预测模型；利用预测模型，完成对盆地的基底界面起伏及密度的预测。本发明在兼顾了之前方法的优点的同时，通过结合MBConv卷积和Fused‑MBConv卷积作为卷积运算，同时采用NAS和缩放技术改进传统的CNN网络。本发明促进了多层地质特征的更有效的利用，加快了网路训练速度。
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公开(公告)号：CN118393598A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410483978.1
申请日：2024-04-22
申请人： 成都理工大学 , 四川省能源地质调查研究所
摘要： 本发明公开了基于Gramin约束的多重加权重磁反演方法及系统，其中方法包括以下步骤：建立观测点的地质正演模型，对所述地质正演模型进行网格剖分，对网格剖分后的所述地质正演模型进行重磁空间域正演，获得观测点的重力数据和磁法数据；建立反演目标函数；利用所述反演目标函数对所述重力数据和所述磁法数据进行联合反演，反映观测点的真实地质结构。本发明确保反演结果既稳定又能够保持对真实地质结构的准确反映。
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公开(公告)号：CN118011514A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410424533.6
申请日：2024-04-10
申请人： 成都理工大学 , 四川省能源地质调查研究所
IPC分类号： G01V7/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01V20/00
摘要： 本发明公开了一种应用于盆地基底界面起伏及密度的预测方法及系统，涉及地质数据处理领域，其中方法步骤包括：基于研究区盆地的实际地质情况，构建若干基底界面起伏模型；基于密度因子，对每个基底界面起伏模型进行密度填充，得到若干个对应的最终模型；对每个最终模型进行重力正演，得到若干个对应的重力数据，构成训练集；基于训练集，构建并训练预测模型；利用预测模型，完成对盆地的基底界面起伏及密度的预测。本发明在兼顾了之前方法的优点的同时，通过结合MBConv卷积和Fused‑MBConv卷积作为卷积运算，同时采用NAS和缩放技术改进传统的CNN网络。本发明促进了多层地质特征的更有效的利用，加快了网路训练速度。
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公开(公告)号：CN115659848B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202211587245.X
申请日：2022-12-12
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习网络快速预测二维盆地基底界面的方法，包括，获取盆地的实测地震重力数据及地震测井约束数据，在所述地震测井约束数据的约束下，根据实测地震重力数据构建初始密度界面母模型，并基于初始密度界面母模型，生成训练数据，其中训练数据包括：高分辨密度界面模型训练集、重力数据训练集及偏移密度界面模型训练集；构建深度学习模型并获取盆地密度偏移模型，通过训练数据对深度学习模型进行训练，获取盆地密度偏移模型，通过训练好的深度学习模型对盆地密度偏移模型进行处理，得到二维盆地基底界面密度精细模型。
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公开(公告)号：CN115793064B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210812424.2
申请日：2022-07-11
申请人： 成都理工大学
摘要： 本发明公开了一种改进的半航空瞬变电磁数据中激电信息的提取方法，包括：对反演的参数施加合理的对数域边界范围约束；从数据中截取早期段响应进行常规电阻率反演，为整体数据进行四参反演提供零频电阻率初始模型；反演过程中采取在前几次迭代中只反演零频电阻率和充电率，后续反演中再进行四个参数同时更新的策略；在进行后续的四参同时反演时，对时间常数和频率相关系数施加一个小幅度变化范围的约束；在四参反演时，令满足拟合差要求的测点不再进行反演更新来提高反演效率和稳定性。本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点，在地球物理勘探技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN114676644B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210583778.4
申请日：2022-05-27
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/04
摘要： 本申请公开了一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法及系统：构建初始盆地界面并随机生成扰动盆地界面数据集，对初始盆地界面和扰动盆地界面数据集进行哈达玛积运算，得到盆地界面数据集，对盆地界面数据集进行高等函数填充得到高分辨率密度界面模型数据集，通过正演计算得到模拟重力数据集，对模拟重力数据集进行变换并加权，得到低分辨率偏移密度界面模型数据集；优化偏移模型深度学习网络并映射，得到高分辨率约束密度界面先验模型，构建稳定非线性损失函数并进行正则化反演，得到高分辨率密度界面模型。本申请通过探索深度学习的输入方式以及学习模式，开展基于机器学习约束的密度突变界面反演方法研究，实现增强界面反演成像的精度。
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公开(公告)号：CN116127314B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310055598.3
申请日：2023-01-19
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F17/17 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了基于自适应多尺度深度学习网络预测地下密度的方法，包括：根据目标区域地质体概率分布先验信息采用蒙特卡洛随机算法生成N套相对规则的3D密度模型，分为训练集和验证集；搭建三维密度模型重建网络；所述三维密度模型重建网络包括依次连接的多尺度模块、编码解码网络和3D映射层组成；在三维密度模型重建网络内添加损失函数；所述损失误差为均方误差函数；将训练集导入三维密度模型重建网络中进行训练，求得均方误差；若均方误差小于预设的误差阈值，则停止训练，得到最佳的三维密度模型重建网络；将验证集导入至最佳的三维密度模型重建网络进行验证。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点。
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公开(公告)号：CN116127314A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310055598.3
申请日：2023-01-19
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F17/17 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了基于自适应多尺度深度学习网络预测地下密度的方法，包括：根据目标区域地质体概率分布先验信息采用蒙特卡洛随机算法生成N套相对规则的3D密度模型，分为训练集和验证集；搭建三维密度模型重建网络；所述三维密度模型重建网络包括依次连接的多尺度模块、编码解码网络和3D映射层组成；在三维密度模型重建网络内添加损失函数；所述损失误差为均方误差函数；将训练集导入三维密度模型重建网络中进行训练，求得均方误差；若均方误差小于预设的误差阈值，则停止训练，得到最佳的三维密度模型重建网络；将验证集导入至最佳的三维密度模型重建网络进行验证。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点。
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公开(公告)号：CN115793064A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210812424.2
申请日：2022-07-11
申请人： 成都理工大学
摘要： 本发明公开了一种改进的半航空瞬变电磁数据中激电信息的提取方法，包括：对反演的参数施加合理的对数域边界范围约束；从数据中截取早期段响应进行常规电阻率反演，为整体数据进行四参反演提供零频电阻率初始模型；反演过程中采取在前几次迭代中只反演零频电阻率和充电率，后续反演中再进行四个参数同时更新的策略；在进行后续的四参同时反演时，对时间常数和频率相关系数施加一个小幅度变化范围的约束；在四参反演时，令满足拟合差要求的测点不再进行反演更新来提高反演效率和稳定性。本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点，在地球物理勘探技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
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