公开(公告)号：CN114942473B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202210529766.3

申请日：2022-05-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 郭振威 ,  李方达 ,  潘新朋 ,  刘春明 ,  王博琛 ,  高大维 ,  柳建新 ,  侯新荣 ,  王妍艺

IPC: G01V1/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了基于注意力门神经网络的叠前地震速度反演方法，名为AG‑ResUnet。该方法的优势在于通过数据驱动的方式，充分挖掘叠前地震资料包含的地层信息，反演过程不需要初始模型，且深度学习的方法极大节约计算成本，提高工作效率。加入自适应注意力机制使得网络具有精细刻画构造边界的能力，并且具有较强的泛化能力和鲁棒性。该方法适应于大数据背景下的深部储层勘探任务，能更快速、更准确、更清晰的建立速度模型，实现准确的储层解释。

公开(公告)号：CN114942473A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210529766.3

申请日：2022-05-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 郭振威 ,  李方达 ,  潘新朋 ,  刘春明 ,  王博琛 ,  高大维 ,  柳建新 ,  侯新荣 ,  王妍艺

IPC: G01V1/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了基于注意力门神经网络的叠前地震速度反演方法，名为AG‑ResUnet。该方法的优势在于通过数据驱动的方式，充分挖掘叠前地震资料包含的地层信息，反演过程不需要初始模型，且深度学习的方法极大节约计算成本，提高工作效率。加入自适应注意力机制使得网络具有精细刻画构造边界的能力，并且具有较强的泛化能力和鲁棒性。该方法适应于大数据背景下的深部储层勘探任务，能更快速、更准确、更清晰的建立速度模型，实现准确的储层解释。

公开(公告)号：CN119337146A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411529159.2

申请日：2024-10-30

Applicant: 中南大学

Inventor： 高大维 ,  聂子婷 ,  郭振威 ,  王博琛 ,  侯新荣 ,  江世宇 ,  张雅坤 ,  王旭 ,  郝林波

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/10 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和DTW计算地震相对旅行时差方法，属于地震信号处理技术领域，包括获取需要进行相对旅行时差计算的地震数据，并利用Obspy等地震学软件对其进行预处理。同时生成PhaseNet所需要的输入文件；将处理好的数据和相应文件输入PhaseNet中，得到所有地震数据的初至拾取结果并输出；在已知需要计算相对旅行时差的地震事件对前提下，使用DTW技术结合初至拾取结果对事件对中的地震事件进行相似性匹配，以两事件相似性达到最大时的初至时差作为其相对旅行时差并输出。本发明提供的基于深度学习和DTW计算地震相对旅行时差方法，解决了WCC技术在震级差异显著时计算相对旅行时差存在较大误差的问题，提高了相对旅行时差计算的准确性和效率。

公开(公告)号：CN119087512A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411210450.3

申请日：2024-08-30

Applicant: 中南大学

Inventor： 高大维 ,  侯新荣 ,  郭振威 ,  江世宇 ,  聂子婷 ,  王旭 ,  张雅坤

IPC: G01V1/28 ,  G06F18/22 ,  G06F17/15 ,  G06F17/18 ,  G01V1/30

Abstract: 本发明公开了一种基于单台站地震观测数据的重复地震识别方法，属于重复地震识别技术领域，包括：获取模板地震、台站和连续波形数据；使用多段互相关方法计算多段互相关系数，筛选潜在的重复地震事件；计算模板地震事件与潜在的重复地震事件的震级差，筛选出与模板地震事件震级差小的潜在的重复地震事件；利用假设应力降值计算模板地震事件与潜在的重复地震事件的震源破裂区域半径；利用重复地震事件对到同一台站的PS走时差估算震源间距，计算震源间距；利用震源间距计算震源破裂区域重叠度并筛选重复地震。本发明采用上述方法，在仅有单台站地震观测数据可用情况下，同时结合波形相似度判断法和物理判断法，提高重复地震识别的可靠性与准确性。