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公开(公告)号：CN119936996A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510435468.1
申请日：2025-04-09
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于油气勘探地震资料处理技术领域，特别公开一种用于提高地震数据分辨率的方法、系统、设备及介质。本发明方法包括如下步骤：给定阶数，将提高分辨率算子表示为勒让德多项式正交分解的形式，得到频域提高分辨率结果的勒让德多项式表示的数学表达式；给定期望输出的频带，设计提高分辨率的期望频谱，利用最小二乘法求得勒让德多项式系数的数学表达式；计算地震数据的振幅谱，将其带入勒让德多项式系数的数学表达式中，求得各项系数值；将各项系数值带入频域提高分辨率结果的数学表达式并反变换到时间域得到最终结果。本发明可以得到高分辨率的宽频地震数据结果，无需估计地震子波，参数设置少，质控方便。
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公开(公告)号：CN118707588B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411203660.X
申请日：2024-08-30
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于地球物理技术领域，公开了一种矩形采煤工作面透射槽波探测的随机观测装置的布置方法，将采煤工作面按照常规观测装置布局设计，将炮点和检波点左右随机移动一个不大于炮（检）间距的随机值，以新的炮点坐标和检波点坐标形成的新的观测装置即为随机观测装置。本发明使透射槽波射线分布更均匀，有效消除规则观测装置中的多条平行于炮点线和检波点线的透射槽波射线分布不均匀条带，消除规则观测装置采集的透射槽波地震数据的成像图中低分辨率马赛克条带现象，提高采煤工作面内隐伏构造透射槽波地震探测成像精度。
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公开(公告)号：CN110348568A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910642578.X
申请日：2019-07-16
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于强电磁干扰地区的深部采空区探测方法，该方法针对强干扰背景下不同电性异常特点，分步实施不同的处理策略，即首先针对在强干扰背景下获得的原始CSAMT数据采用深度神经网络学习与预测方法进行异常值剔除；然后在静态校正过程中采用多方向时变二维中值空间滤波法以消除静态效应；随后采用均值阈值分割算法对反演后的视电阻率进行处理以去除浅部异常信息；最后对反演获得的电阻率进行基于幂函数的加权滤波处理以增强深部采空区电性特征。经过本发明处理后，CSAMT深部采空区有效电性特征得到了明显增强，所刻画的采空区边界更加清晰，测区深部采空区的探测精度明显提高。
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公开(公告)号：CN114200543A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210148805.5
申请日：2022-02-18
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于沉积微相划分技术领域，涉及一种基于沉积速率估算的三角洲沉积微相定量划分方法，以较易获得的测井数据为基础，利用米兰科维奇旋回时间序列分析法获取地层剖面的沉积速率曲线，进而依据直观的沉积速率突变界线准确、快速地完成三角洲微相划分，该方法简便快捷，能有效减少人为干预及工作量，为三角洲沉积微相划分提供了一种新途径。
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公开(公告)号：CN110598796A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910877150.3
申请日：2019-09-17
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的深部采空区CSAMT电性特征增强与分类方法，其包括步骤：I.针对反演后的CSAMT电阻率异常特征，初始化能够去除浅部异常与增强深部采空区特征的卷积核；II.利用步骤I得到的卷积核进行卷积计算，以提取浅部异常信息和深部采空区电性异常信息；III.对步骤II获得的浅部卷积电阻率特征与深部采空区卷积电阻率特征进行计算，获得能量误差，若能量误差不满足精度要求，则返回步骤I修改初始化卷积核参数；若能量误差满足误差要求，则去除浅部异常干扰，增强深部采空区电性特征；IV.对步骤III获得的CSAMT电性特征进行基于核函数的模糊聚类分析；V.根据聚类结果，对采空区、巷道等地质特征进行识别与归类，并对采空区的基本情况进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118707588A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411203660.X
申请日：2024-08-30
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于地球物理技术领域，公开了一种矩形采煤工作面透射槽波探测的随机观测装置的布置方法，将采煤工作面按照常规观测装置布局设计，将炮点和检波点左右随机移动一个不大于炮（检）间距的随机值，以新的炮点坐标和检波点坐标形成的新的观测装置即为随机观测装置。本发明使透射槽波射线分布更均匀，有效消除规则观测装置中的多条平行于炮点线和检波点线的透射槽波射线分布不均匀条带，消除规则观测装置采集的透射槽波地震数据的成像图中低分辨率马赛克条带现象，提高采煤工作面内隐伏构造透射槽波地震探测成像精度。
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公开(公告)号：CN114200543B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210148805.5
申请日：2022-02-18
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于沉积微相划分技术领域，涉及一种基于沉积速率估算的三角洲沉积微相定量划分方法，以较易获得的测井数据为基础，利用米兰科维奇旋回时间序列分析法获取地层剖面的沉积速率曲线，进而依据直观的沉积速率突变界线准确、快速地完成三角洲微相划分，该方法简便快捷，能有效减少人为干预及工作量，为三角洲沉积微相划分提供了一种新途径。
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公开(公告)号：CN110598796B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910877150.3
申请日：2019-09-17
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的深部采空区CSAMT电性特征增强与分类方法，其包括步骤：I.针对反演后的CSAMT电阻率异常特征，初始化能够去除浅部异常与增强深部采空区特征的卷积核；II.利用步骤I得到的卷积核进行卷积计算，以提取浅部异常信息和深部采空区电性异常信息；III.对步骤II获得的浅部卷积电阻率特征与深部采空区卷积电阻率特征进行计算，获得能量误差，若能量误差不满足精度要求，则返回步骤I修改初始化卷积核参数；若能量误差满足误差要求，则去除浅部异常干扰，增强深部采空区电性特征；IV.对步骤III获得的CSAMT电性特征进行基于核函数的模糊聚类分析；V.根据聚类结果，对采空区、巷道等地质特征进行识别与归类，并对采空区的基本情况进行预测。
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公开(公告)号：CN112083498B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011106590.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01V1/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的多波地震油气储层预测方法，该方法包括如下步骤：首先，针对从纵横波地震属性集获得的原始数据，采用粒子群优化的聚类分析方法和核主成分分析方法进行地震属性的优选优化，去除冗余信息，突出多波地震油气储层特征，以获得较好的深度神经网络样本数据；然后，通过深度神经网络模型对获得的样本数据进行学习并进行仿真预测，获得油气储层评价图；最后，对油气储层评价图进行图像增强处理，以提高图像的细节信息和边缘辨识度，从而增加图像的清晰度。在油气储层预测中，本发明方法能够提高地震油气储层的刻画精度，为油气藏的识别与预测提供了一种新的途径。
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公开(公告)号：CN110348568B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910642578.X
申请日：2019-07-16
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于强电磁干扰地区的深部采空区探测方法，该方法针对强干扰背景下不同电性异常特点，分步实施不同的处理策略，即首先针对在强干扰背景下获得的原始CSAMT数据采用深度神经网络学习与预测方法进行异常值剔除；然后在静态校正过程中采用多方向时变二维中值空间滤波法以消除静态效应；随后采用均值阈值分割算法对反演后的视电阻率进行处理以去除浅部异常信息；最后对反演获得的电阻率进行基于幂函数的加权滤波处理以增强深部采空区电性特征。经过本发明处理后，CSAMT深部采空区有效电性特征得到了明显增强，所刻画的采空区边界更加清晰，测区深部采空区的探测精度明显提高。
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