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公开(公告)号：CN116381778A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211601020.5
申请日：2022-12-13
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于知识迁移的叠前AVA弹性参数反演方法及系统，基于精确Zoeppritz方程构建正演模型，实现多组变异差分进化算法，通过知识迁移的思想引入旁道弹性参数最优解信息，加速本道迭代收敛的同时保证反演弹性参数剖面的横向连续性，通过在多组变异差分进化算法的选择过程中，引入叠后纵波阻抗信息，约束参数间关系，提高反演三参数结果的相关性；从而最终提高叠前AVA弹性参数反演的精度，以及保证横向连续性；本发明的基础是对于模型中已知的叠前AVA正演角道集，基于给定的初始模型采用MMDE方法进行弹性参数的单道反演。然后，为保证横向连续性，采用知识迁移将旁道的结果映射到当前道的反演过程中，最终得到横向连续的弹性参数反演结果。
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公开(公告)号：CN116047588A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310034534.5
申请日：2023-01-10
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于时空神经网络的非平稳地震资料衰减补偿方法及系统，将估计的浅层地震子波和实际测井反射系数序列通过褶积模型合成测井位置处的地震记录道；基于非平稳地震记录与得到的测井位置处的合成地震记录道，构建考虑地震记录时空特性的数据集；针对非平稳地震资料衰减补偿设计时空神经网络结构；基于构造的数据集对建立的时空神经网络结构进行网络训练，确定时空神经网络的最优参数集；基于训练好的时空神经网络结构及最优参数集，将非平稳地震道映射为平稳地震道，得到网络估计的二维平稳地震数据。本发明考虑了地震数据的时空结构特性，通过训练时空神经网络，实现非平稳地震资料的衰减补偿，从而提高深层地震资料的纵向分辨率。
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公开(公告)号：CN112083482B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010784646.9
申请日：2020-08-06
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于模型驱动深度学习的地震超分辨反演方法，包括以下步骤：1)将模型驱动的交替方向乘子法ADMM中的每一次迭代映射到深度网络中的每一层，并利用数学驱动的方法来学习近端映射，完成深度网络ADMM‑SRINet的搭建；2)获取用于训练深度网络ADMM‑SRINet的标签数据；3)利用获取的标签数据对深度网络ADMM‑SRINet进行训练；4)利用步骤3)训练好的深度网络ADMM‑SRINet对待测数据进行反演。该方法结合了基于模型驱动的优化方法和基于数据驱动的深度学习方法的优点，使网络结构具有可解释性；同时，由于物理知识的增加，迭代深度学习方法减轻了对训练集的要求，使反演结果更加可信。
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公开(公告)号：CN113705644B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110945192.3
申请日：2021-08-17
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种物理规律和数据双驱动的地震成像方法、系统、设备及存储介质，属于油气物探工程领域，本申请根据观测数据，通过常规逆时偏移得到地下构造成像结果；利用描述地震波传播规律的反偏移和常规逆时偏移，建立第一数据集，训练能够对成像结果进行去模糊化的第一神经网络；根据测井数据建立第二数据集，对第一神经网络的参数进行修正，得到第二神经网络；根据第二神经网络对常规逆时偏移结果进行处理，得到高精度的地下构造反射系数。本申请的方法在物理规律和数据双驱动的框架下训练神经网络，改善了传统数据驱动方法受样本数量限制导致性能降低的问题，能够输出高精度地下构造反射系数。
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公开(公告)号：CN113176607A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110442864.9
申请日：2021-04-23
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01V1/30
摘要： 本发明公开了一种基于融入物理规律的稀疏自编码器地震反演方法及系统，包含数据模块、训练模块、转换模块与输出模块。通过融入物理规律的稀疏自编码器，将原本关于模型参数的反问题转化为关于其稀疏编码的反问题，并通过施加一范数稀疏约束进行有效求解，进而解决了在地震反演中最优正则化参数难以选取的问题。在反演得到模型的最优稀疏编码后，通过解码可以得到模型参数的最优解。融入物理规律的稀疏自编码器相比于传统的稀疏自编码器，提高了模型参数与地震数据的重构精度及泛化能力，进而增强了反演效果。实验结果验证了其有效性和相比于现有方法的优越性。
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公开(公告)号：CN115877446A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211537296.1
申请日：2022-12-02
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开一种生成方位反射角道集的方法、计算机设备及计算机可读存储介质。其中，一种生成反射角道集的方法包括在基于激发振幅成像条件的逆时偏移过程中，记录震源正传波场的激发振幅信息，激发振幅信息包括激发振幅对应的激发时刻以及激发振幅对应的方向矢量；利用高维小波函数联合激发振幅信息近似重构震源正传波场，并应用互相关成像条件得到成像结果；在逆时延拓的过程中计算检波点反传波场的方向矢量；通过记录的激发振幅对应的方向矢量联合检波点反传波场方向矢量计算得到地下成像点波场照明的方位角和反射角；将成像结果分配到对应的方位角和反射角，以得到方位反射角道集。该方法生成的方位反射角道集具有更高的成像质量。
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公开(公告)号：CN109975870B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201910325237.X
申请日：2019-04-22
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01V1/28
摘要： 本发明公开了一种基于核相关的地震数据属性提取方法，包括1)地震道的选择；2)核相关度量的计算；3)核相关矩阵的构建；4)地震道属性值的计算。本发明能实现地震属性中相干属性的提取，引入核相关函数，通过构建核相关矩阵，计算矩阵特征值等步骤，进而实现地震数据相干属性的提取。方便实现，能实现对地层地质的边缘、河道等不连续性检测和砂体的非均质性以及断层等地质特征的精细刻画，技术方案易于实现，可操作性强。
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公开(公告)号：CN113176607B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110442864.9
申请日：2021-04-23
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01V1/30
摘要： 本发明公开了一种基于融入物理规律的稀疏自编码器地震反演方法及系统，包含数据模块、训练模块、转换模块与输出模块。通过融入物理规律的稀疏自编码器，将原本关于模型参数的反问题转化为关于其稀疏编码的反问题，并通过施加一范数稀疏约束进行有效求解，进而解决了在地震反演中最优正则化参数难以选取的问题。在反演得到模型的最优稀疏编码后，通过解码可以得到模型参数的最优解。融入物理规律的稀疏自编码器相比于传统的稀疏自编码器，提高了模型参数与地震数据的重构精度及泛化能力，进而增强了反演效果。实验结果验证了其有效性和相比于现有方法的优越性。
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公开(公告)号：CN113705644A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110945192.3
申请日：2021-08-17
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种物理规律和数据双驱动的地震成像方法、系统、设备及存储介质，属于油气物探工程领域，本申请根据观测数据，通过常规逆时偏移得到地下构造成像结果；利用描述地震波传播规律的反偏移和常规逆时偏移，建立第一数据集，训练能够对成像结果进行去模糊化的第一神经网络；根据测井数据建立第二数据集，对第一神经网络的参数进行修正，得到第二神经网络；根据第二神经网络对常规逆时偏移结果进行处理，得到高精度的地下构造反射系数。本申请的方法在物理规律和数据双驱动的框架下训练神经网络，改善了传统数据驱动方法受样本数量限制导致性能降低的问题，能够输出高精度地下构造反射系数。
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公开(公告)号：CN115598704A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211390306.3
申请日：2022-11-08
申请人： 西安交通大学(CN)
IPC分类号： G01V1/36
摘要： 本发明公开一种基于最小二乘逆时偏移生成保幅角道集的方法、设备及可读存储介质。其中，一种基于最小二乘逆时偏移生成保幅角道集的方法包括在逆时偏移中提取角道集作为初始成像结果，将初始成像结果作为输入，利用基于Kirchhoff近似的波动方程正演算子得到模拟地震数据，将所述模拟地震数据与观测数据的残差代入逆时偏移成像算子中，得到梯度图像，使用共轭梯度法迭代求解最小二乘反演问题以优化角道集。该方法使得在使用LSRTM进行复杂构造的定量解释时，成像幅度表示与角度相关的反射系数，也就是以成像道集的方式呈现，可直接用于幅度随角度变化(AVA)的地震解释中。采用LSRTM反演成像方法能够使得提取的角道集保幅性更好，可提高AVA分析精确度与可靠性。
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