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公开(公告)号：CN119535559A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411697856.9
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司
Abstract: 本发明提供了一种全方位螺旋道集剩余动校拾取的方法及装置，该方法包括：通过非刚性匹配位移场的求取与应用，将全方位地震道集螺旋特征拉平，采用单参数拟合拾取，对拾取结果反应用掉非刚性匹配位移场以恢复全方位地震道集的螺旋特征。本发明综合了单参数拟合拾取的稳定性，同时也避免了多参数拾取容易丢失部分数据的缺点，能够提高全方位螺旋道集剩余动校拾取质量和数量，从而为后续全方位层析反演建模等处理提供较好的基础数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116609833A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310837964.0
申请日：2023-07-10
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明提供了一种叠前道集复杂多次波的压制方法，一方面通过引入顶点移动的Radon变换，能够对复杂的叠前道集地震数据进行更加精确的表征；另一方面，通过非迭代的高分辨率Radon变换算法，对每个顶点位置对应的算子，根据最小二乘方法计算第一个频率的解，并计算第二个频率的加权阻尼因子；然后依次计算第二个频率至最后一个频率的解，每个频率的加权阻尼因子由上一个频率的计算结果得到，从而提高了变换域的分辨率和计算效率。基于本发明的多次波压制能够彻底的进行复杂区域地震数据多次波的压制，凸显有效信号，提高地震成像、反演和储层预测的精度。
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公开(公告)号：CN118311667A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410524147.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明提供了一种地震资料剩余中长波长静校正处理方法，包括：S1，将应用常规静校正后的地震数据按照共中心点道集分选，然后按照偏移距范围对共中心点道集数据进行分离，分别计算近、远偏移距数据的高程平均值hn和hf，然后求取近、远偏移距数据高程差异带来的时差；S2，将得到的时差通过地表一致性方式分解得到炮点和检波点的静校正量；S3，将得到的静校正量应用到S1中的共中心点道集上。本发明利用近远偏移距的高程静校正量的差异作为输入进行地表一致性迭代求取静校正量，避免了杂乱反射区信噪比低导致的拾取发散，能够部分解决数据中残留的中长波长静校正量，为后续处理提供高品质基础数据。
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公开(公告)号：CN117471552A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311414333.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司
IPC: G01V1/36 , G06F18/10 , G06F18/22 , G01V1/28 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种地震数据的匹配整合方法，包括：S1，采用基于稀疏反演的时频谱分解方法求取两组地震数据的时频谱，并基于两组地震数据每个时间样点处的频率差异，对两组数据进行频率均衡处理，校正两组数据之间的频率差异；S2，基于滑动互相关运算对两组地震数据进行时移校正；S3，基于扩展伪多道匹配滤波处理，求取时移校正处理后的地震数据的滤波算子，并应用在被匹配数据中；S4，基于相似性最大化准则，建立目标函数，求取两组地震数据的加权矩阵，并将两组数据进行整合。整合后的数据综合了两个数据的频谱和振幅优势，能够得到最优的匹配结果。
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公开(公告)号：CN119087511A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411204321.3
申请日：2024-08-30
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司
IPC: G01V1/28 , G01V1/30 , G01V20/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及的是地震资料解释中的断层识别技术，提供了一种近地表断层自动识别方法，包括：准备叠后地震数据；搭建神经网络，调整各部分参数,改进的U‑Net包括编码器、解码器、剩余跳跃连接和端到端图像分割模型；构建训练数据，制作标签数据；进行神经网络训练；利用训练好的网络进行实际数据的应用。本发明提供的近地表断层自动识别方法，利用多尺度残差模块去除传统U‑Net的两层卷积，用残差跳跃连接代替传统U‑Net跳跃连接，并引入注意机制；改进的U‑Net网络模型可以解决高、低层语义信息融合带来的语义丢失问题，可以从各个方面提取图像特征；改进后的U‑Net网络模型具有较好的微小断层识别能力，对近地表断层刻画具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116626762A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310689373.3
申请日：2023-06-12
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司
Abstract: 本发明提供了一种地震数据三维Radon变换方法、多次波压制方法，引入新的变量λ＝qf，引入新变量λ后，λx＝qxf,λy＝qyf和λxy＝qxyf，设λx,λy和λxy变量个数与qx,qy和qxy一致，分别为nqx,nqy和nqxy，则旋转椭圆模型的三参数三维Radon反变换为：该式的指数项定义为变换算子Lλqxy，该变换算子与频率无关，所有频率的变换算子均相同，且其矩阵大小也为[nxr*nyr,nqx*nqy*nqxy]。只需计算一次算子和算子的逆，并在循环过程中调用即可完成三参数三维Radon变换。与常规算法需要计算所有频率的、数百次大型矩阵相乘和求逆运算相比，本发明计算量大大降低，大大提高了计算效率。
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