岩溶喀斯特地貌下检波器埋置方法和系统

    公开(公告)号:CN112415577A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011333379.X

    申请日:2020-11-24

    IPC分类号: G01V1/20

    摘要: 本发明提供了一种岩溶喀斯特地貌下检波器埋置方法和系统,应用于岩溶喀斯特地貌区,包括:判断目标区域的区域类型;目标区域为岩溶喀斯特地貌区中的检波器埋置区域,区域类型为以下任一项:黄土区与非黄土区交界,非黄土区;若判断区域类型为黄土区与非黄土区交界,则通过泥饼将检波器固定在目标区域的地表;若判断区域类型为非黄土区,则通过石膏将检波器固定在目标区域的地表。本发明缓解了现有技术中存在的关于岩溶喀斯特地貌区的检波器埋置困难的技术问题。

    断层识别的方法及其模型训练方法、装置

    公开(公告)号:CN110737021A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201911078637.1

    申请日:2019-11-06

    IPC分类号: G01V1/30

    摘要: 本发明提供了一种断层识别的方法及其模型训练方法、装置,涉及断层诊断领域,该模型训练方法包括:获取断层区域的断层属性数据;根据断层属性数据,生成样本数据集;将样本数据集输入至预设的支持向量机模型中进行训练;通过粒子群优化算法对支持向量机模型进行计算,当计算结果满足预设的阈值时得到用于断层识别的模型。通过将待识别的断层属性数据输入至预先完成训练的断层识别模型中即可输出断层识别的结果。通过利用改进后的属性数据作为输入数据进行训练得到断层识别模型,该断层识别模型通过支持向量机模型结合粒子群优化算法实现对断层的识别,进一步提升小断层的识别精度,有利于提升断层识别的整体效果。

    地震断层机器学习模型训练集提取方法和系统

    公开(公告)号:CN111650643B

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202010637933.7

    申请日:2020-07-03

    IPC分类号: G01V1/30

    摘要: 本发明提供了一种地震断层机器学习模型训练集提取方法和系统,包括:对三维地震数据体进行层位追踪,得到目标层位;对目标层位进行层位解释,得到目标层位的每个数据点的标签信息;标签信息包括以下任一项:断层点,非断层点;基于标签信息,对目标层位的每个数据点进行分组操作,得到第一集合和第二集合;分别对第一集合和第二集合中的数据点进行地震属性提取,得到第一地震属性数据集和第二地震属性数据集;将第一地震属性数据集和第二地震属性数据集确定为地震断层机器学习模型的训练集。本发明缓解了现有技术中存在的训练集提取过程效率低下的技术问题。

    地震断层机器学习模型训练集提取方法和系统

    公开(公告)号:CN111650643A

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN202010637933.7

    申请日:2020-07-03

    IPC分类号: G01V1/30

    摘要: 本发明提供了一种地震断层机器学习模型训练集提取方法和系统,包括:对三维地震数据体进行层位追踪,得到目标层位;对目标层位进行层位解释,得到目标层位的每个数据点的标签信息;标签信息包括以下任一项:断层点,非断层点;基于标签信息,对目标层位的每个数据点进行分组操作,得到第一集合和第二集合;分别对第一集合和第二集合中的数据点进行地震属性提取,得到第一地震属性数据集和第二地震属性数据集;将第一地震属性数据集和第二地震属性数据集确定为地震断层机器学习模型的训练集。本发明缓解了现有技术中存在的训练集提取过程效率低下的技术问题。