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公开(公告)号：CN118818600A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410862571.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K1峭度度量的地震频域反褶积方法、系统、设备及存储介质，属于地震勘探技术领域，与传统的峭度不同，K1峭度能够充分利用概率密度的峰值信息来指示随机变量的非高斯性。该方法能够更加准确地判断反射系数序列的非高斯性。同时引入了定义于频率域上的两参数广义Beta母小波，可以使得该方法能够更好匹配不同地震子波。本发明通过合成地震数据和鄂尔多斯盆地实际地震数据算例说明该方法的有效。
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公开(公告)号：CN117251674A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311188166.6
申请日：2023-09-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/00 , G01V1/30 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种地震相分类方法、装置、电子设备及介质，首先使用二维散射变换从二维地震数据中提取具有局部形变稳定性与平移不变性的多尺度特征信息，即当地震信号因受到地下断裂活动影响而产生局部微小形变以及时移时，所提取到的多尺度特征不会发生较大的改变，因此有利于对地震数据的准确分类。然后以DenseBlock为基础构造密集连接卷积网络，使用不同深度的卷积神经网络对不同尺度的特征信息进行进一步处理以及融合，即多分辨率处理，最终实现对地震数据的地震相分类。由于DenseBlock内部采用全互连接的结构，能够实现特征的复用，使得特征信息在逐层处理过程中能够被更好地保留，进一步提升地震相分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113777650A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110926763.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合范数和小波变换的稀疏时频谱分解方法、装置、设备及存储介质，首先提出了一种可以更好匹配地震子波的母小波，然后将求解稀疏时频谱分解方法表示为一个带有非凸稀疏约束和L2范数共同约束的反问题。通过迭代分割的算法来获得稀疏的时频谱分解方法，最后基于这个谱分解方法计算高低频之间的差异值，从而识别海洋水合物储层的位置。通过合成数据和实际数据对比，本发明提出的稀疏谱分解方法具有较高的时频分辨率，能够更加准确的识别海洋水合物储层的位置。
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公开(公告)号：CN113740909A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110858324.9
申请日：2021-07-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏S变换和自适应对数谱比法的地震衰减估计方法、系统、设备及存储介质，属于勘探地球物理研究领域，本发明使用稀疏S变换求解地震数据的时频谱，相比于传统S变换使得时频谱能量更为集中，有利于提高对数谱比法估计Q值的准确性；本发明引入自适应频带选取方法，避免了手动选取频带范围可能造成的人为影响，提高了Q值估计结果的可信度。其次本发明使用稀疏S变换，对于噪声具有一定抑制作用，这使得提取其目标区域上、下两个层位处的频谱用对数谱比法估计Q值时避免了噪声的严重干扰，改善了Q值估计的抗噪性。
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公开(公告)号：CN111505709B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010352145.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏谱分解的衰减定性分析的方法，首先提出了一种基于稀疏Group‑Lasso惩罚函数的谱分解模型，然后迭代分割的算法来求解该稀疏谱分解方法的系数，最后基于这个谱分解方法计算高低频之间的差异值，从而定性的计算地震剖面的衰减。通过合成数据和实际数据对比，本发明提出的稀疏谱分解方法具有较高的时间分辨率，能够更加准确的识别油气储层的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115964624A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211212676.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供了一种基于自编码器的稀疏时频谱分析方法、模型、设备及介质，所述方法基于Unet网络的稀疏时频分析网络模型的编码器，提取地震信号的地震信号特征，并将地震信号特征转换为地震时频谱矩阵；基于混合范数约束，对所述地震时频谱矩阵进行稀疏约束和光滑约束；基于Unet网络的稀疏时频分析网络模型的解码器，对地震时频谱矩阵进行解码，生成地震信号对应的地震时频谱，以根据所述地震时频谱进行时频分析。通过上述方式，本申请引入深度学习网络模型计算地震数据的稀疏时频谱，避免了传统计算过程中大量的人工选取参数实验，提高了时频分析的效率；同时利用无监督的思想，不再依赖数据标签，突破了实际地震数据标签难以获得的难题。
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公开(公告)号：CN115755186A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211586533.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明涉及油气勘探技术领域，具体涉及储层预测方法。该方法获取地震数据，对地震数据进行预处理，其中，所述预处理包括将地震数据的值转化为0到1之间，获得地震剖面灰度的地震图像；制作训练地震特征自编码器的训练集和测试集，送入地震特征自编码器进行训练和测试；将地震图像送入训练和测试完成后的地震特征自编码器提取隐含特征；获得厚度估计深度网络需要的训练集标签和训练集输入，基于所述训练集标签和训练集输入对厚度估计深度网络进行训练；将隐含特征输入至训练好厚度估计深度网络，预测地震剖面剩下的未知位置处的砂岩厚度，得到整个剖面砂岩厚度分布。
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公开(公告)号：CN115576005A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211181218.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种稀疏时频谱的地震衰减定性估计方法、系统、设备及可读存储介质，其中，一种稀疏时频谱的地震衰减定性估计方法包括计算地震数据的稀疏时频谱，计算地震数据的傅里叶频谱并得到高频频率和低频频率，根据高频频率和低频频率计算调节因子，将高频频率和低频频率分别用于稀疏时频谱，得到高频地震分量和低频地震分量，低频地震分量减去高频地震分量和调节因子的乘积，得到地震衰减定性估计结果。相对于现有技术中的S变换，稀疏时频谱能够将信号时频谱的主频恢复到正常值，所提取的单频分量的准确度更高，得到的地震衰减定性估计结果能够提升地震衰减剖面的可读性和准确性。
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公开(公告)号：CN111505709A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010352145.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏谱分解的衰减定性分析的方法，首先提出了一种基于稀疏Group-Lasso惩罚函数的谱分解模型，然后迭代分割的算法来求解该稀疏谱分解方法的系数，最后基于这个谱分解方法计算高低频之间的差异值，从而定性的计算地震剖面的衰减。通过合成数据和实际数据对比，本发明提出的稀疏谱分解方法具有较高的时间分辨率，能够更加准确的识别油气储层的位置。
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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
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 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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