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公开(公告)号：CN115453621B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211115318.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开了基于一阶速度‑应力方程的纵横波解耦分离假象去除方法，包括利用差分和阈值的方式对界面上的假象进行定位，确定假象位置；根据假象对应速度模型中的网格点位置为v(i,j)与最大主频fmax确定窗口长度l；根据假象位置和界面上的假象能量的分布对波场中的滤波范围进行划分，获得含有窗口长度的数组M(x,y)；对假象通过含有窗口长度的数组M(x,y)进行中值滤波计算得到滤波后的分离纵横波波场；输出滤波后的分离纵横波波场，得到去除了假象的波场。本方法主要用于解决，对分离波场中的假象进行定位并滤除，同时，结合传统的中值滤波方法对本发明所使用的中值滤波算法进行优化这两个问题，从而实现高效、高精度的算法。
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公开(公告)号：CN115453621A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211115318.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开了基于一阶速度‑应力方程的纵横波解耦分离假象去除方法，包括利用差分和阈值的方式对界面上的假象进行定位，确定假象位置；根据假象对应速度模型中的网格点位置为v(i,j)与最大主频fmax确定窗口长度l；根据假象位置和界面上的假象能量的分布对波场中的滤波范围进行划分，获得含有窗口长度的数组M(x,y)；对假象通过含有窗口长度的数组M(x,y)进行中值滤波计算得到滤波后的分离纵横波波场；输出滤波后的分离纵横波波场，得到去除了假象的波场。本方法主要用于解决，对分离波场中的假象进行定位并滤除，同时，结合传统的中值滤波方法对本发明所使用的中值滤波算法进行优化这两个问题，从而实现高效、高精度的算法。
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公开(公告)号：CN118050785B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410180571.1
申请日：2024-02-18
Applicant: 成都理工大学
IPC: G01V1/28 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开的一种基于多维标签模型的地震相智能识别方法，包括以下步骤：制作原始三维地震数据对应的多个维度的单一维度地震相标签；将数据集划分为训练集和测试集；将原始三维地震数据及单一维度地震相标签作为输入，通过训练集对神经网络模型进行训练，再通过测试集对训练的神经网络模型进行测试；通过神经网络模型预测出地震体在单一维度上的地震相划分结果；再将多个维度的预测结果组合起来，形成最终的地震相预测结果。本发明从反射外形、内部结构、振幅、连续性、频率5个维度来制作地震相标签，将复杂的数据分类处理，简化了标签制作的难度。间接提供给机器更多的划分信息，是一种全新的地震相标签制作的方法及地震相智能识别模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113552633B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111052614.0
申请日：2021-09-09
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开优化差分系数与纵横波分离FCT的弹性波频散压制方法，包括：对总的速度场进行纵横波分离，得到分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp，然后分别对分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp进行FCT压制数值频散得到压制频散之后的分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp，最后对分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp进行偶和解得到总的速度场v。本发明使用差分系数优化并结合纵横波分离的FCT法在满足频散的条件下，使用本发明的技术能增加网格大小和减小时间步长，从而可以提高正演效率；并且由于在实际应用中，往往横波产生的频散强，而纵波频散弱，如果对总波场做FCT可能会产生虚假波场，本发明在压制频散的同时能有效消弱虚假波场提高正演效率。
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公开(公告)号：CN113552633A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111052614.0
申请日：2021-09-09
Applicant: 成都理工大学
Abstract: 本发明公开优化差分系数与纵横波分离FCT的弹性波频散压制方法，包括：对总的速度场进行纵横波分离，得到分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp，然后分别对分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp进行FCT压制数值频散得到压制频散之后的分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp，最后对分离横波速度场vs、分离纵波速度场vp进行偶和解得到总的速度场v。本发明使用差分系数优化并结合纵横波分离的FCT法在满足频散的条件下，使用本发明的技术能增加网格大小和减小时间步长，从而可以提高正演效率；并且由于在实际应用中，往往横波产生的频散强，而纵波频散弱，如果对总波场做FCT可能会产生虚假波场，本发明在压制频散的同时能有效消弱虚假波场提高正演效率。
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公开(公告)号：CN115755175B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211447889.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 成都理工大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开基于Hilbert变换的复合波场弹性波逆时偏移成像方法，包括通过时间和斜方向的Hilbert变换分别得到HβHt，H‑βHt和HβH‑β项；带入到斜方向的Hilbert全波场分离公式得到原始炮检波场数据沿着任意β及其对称方向分离的四个波场分量；根据四个波场分量得到相应的正传复合P波(纵波)波场和反传P波，S波(横波)复合波场；将正传复合波场与反传上行波，正传下行波与反传复合波场分别进行互相关，得到保留高陡构造的PP和PS弹性波逆时偏移结果。本发明利用组建复合波场，在保证消除回转波假象和削弱偏移低频噪声的同时，保留了该算法对高陡结构的成像优势，并且对比与传统弹性波逆时偏移算法，其计算量仅增加了一倍左右；为弹性波逆时偏移算法在对地下高陡复杂构造成像方面，提供了新的方法思路。
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公开(公告)号：CN118050785A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410180571.1
申请日：2024-02-18
Applicant: 成都理工大学
IPC: G01V1/28 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开的一种基于多维标签模型的地震相智能识别方法，包括以下步骤：制作原始三维地震数据对应的多个维度的单一维度地震相标签；将数据集划分为训练集和测试集；将原始三维地震数据及单一维度地震相标签作为输入，通过训练集对神经网络模型进行训练，再通过测试集对训练的神经网络模型进行测试；通过神经网络模型预测出地震体在单一维度上的地震相划分结果；再将多个维度的预测结果组合起来，形成最终的地震相预测结果。本发明从反射外形、内部结构、振幅、连续性、频率5个维度来制作地震相标签，将复杂的数据分类处理，简化了标签制作的难度。间接提供给机器更多的划分信息，是一种全新的地震相标签制作的方法及地震相智能识别模式。
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公开(公告)号：CN115755175A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211447889.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 成都理工大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开基于Hilbert变换的复合波场弹性波逆时偏移成像方法，包括通过时间和斜方向的Hilbert变换分别得到HβHt，H‑βHt和HβH‑β项；带入到斜方向的Hilbert全波场分离公式得到原始炮检波场数据沿着任意β及其对称方向分离的四个波场分量；根据四个波场分量得到相应的正传复合P波(纵波)波场和反传P波，S波(横波)复合波场；将正传复合波场与反传上行波，正传下行波与反传复合波场分别进行互相关，得到保留高陡构造的PP和PS弹性波逆时偏移结果。本发明利用组建复合波场，在保证消除回转波假象和削弱偏移低频噪声的同时，保留了该算法对高陡结构的成像优势，并且对比与传统弹性波逆时偏移算法，其计算量仅增加了一倍左右；为弹性波逆时偏移算法在对地下高陡复杂构造成像方面，提供了新的方法思路。
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