-
公开(公告)号：CN118191922A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410438745.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种空间结构正则化多道稀疏脉冲反褶积方法。首先，该方法假设反射系数在时间上满足柯西函数描述的稀疏分布，将其引入到稀疏脉冲反褶积的正则化条件。此外，该方法基于地震信号在空间上的连续性和可预测性，采用结构张量对地震信号的空间结构进行估算和表征，也将其引入到稀疏脉冲反褶积的正则化条件。本发明方法实现了稀疏结构和空间结构联合驱动的多道稀疏脉冲反褶积处理，抑制了随机噪声对反褶积结果的影响，增强了高频地震信号恢复精度。
-
公开(公告)号：CN118483740A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410647570.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于被动源地震成像技术领域，公开了一种被动源逆时偏移的基于角度约束的极性校正外积成像方法及系统，该方法包括：远震波场的逆时反传；应用矢量外积成像条件逐时刻计算成像值；求取像的平均能流密度矢量；成像结果的标量化、极性校正和角度约束。本发明保证了成像极性的正确。同时利用能流密度矢量对参与成像P、S波场的角度进行约束，进一步压制成像结果中的线性成像假象。通过多种复杂速度模型的合成数据，验证了论文提出成像条件的正确性，并将其应用到了东北地区NCISP6实测数据的莫霍面成像中，取得了较好的效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118409354A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410438746.4
申请日：2024-04-12
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明公开了一种基于结构张量正则化的多道反演吸收补偿方法，包括以下步骤：(1)利用结构张量提取地震信号的空间倾角，沿倾角方向设计空间预测滤波器；(2)将空间预测滤波器引入到多道反演吸收补偿的正则化条件，在多道反演理论框架下实现地层吸收补偿。由于将地震信号的空间可预测性引入了吸收补偿反演的目标函数，因此，该反演系统具有一定的信号和噪声识别能力，能够实现信号和噪声的选择性补偿。该方法有效地抑制了噪声干扰在吸收补偿过程中的放大效应，在恢复高频信号的同时，较好地保持了地震记录的信噪比。
-
公开(公告)号：CN119247461B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411795882.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/28 , G01V1/30 , G06T17/00 , G06T7/10 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于但不限于地震相智能识别技术领域，尤其涉及一种基于V‑Net的三维地震相智能识别方法及系统，包括：S1：三维地震数据及相应地震相解释结果的获取；S2：针对三维地震相识别的学习样本的建立；S3：基于V‑Net的地震相智能识别模型的搭建；S4：未知数据的三维地震相识别。本发明将地震相识别当成一个三维图像分割问题，同时在建模中加入残差，优化了模型张成假设空间的合理性，能有效提高地震相智能识别的精度。本发明在三维U‑Net建模的基础上添加残差层，优化了智能模型的结构，有助于保障模型张成假设空间的合理性，从而提高网络整体的特征学习能力。
-
公开(公告)号：CN119148205B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411597271.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于成像技术领域，公开了一种用于微地震逆时定位的Poynting矢量和偏振矢量混合成像方法，本发明基于弹性波场的Poynting矢量和速度偏振矢量，提出了一种针对微地震逆时成像的Poynting矢量与偏振矢量混合成像条件（PPMIC），该成像条件能够在无需对P波和S波进行解耦的前提下利用P波、S波的时差进行成像，相比于传统成像条件节省了大量的计算时间和计算机存储；同时该成像条件充分利用了波场的偏振和传播方向信息，能够更好的压制成像假象，提升微地震定位的精度。将PPMIC与任意曲线网格有限差分算法结合，极大的拓展了微地震逆时成像算法的应用场景，在不需要对地震数据进行复杂的静校正处理的情况下，能够对复杂地形区域采集的微地震数据进行准确成成像。
-
公开(公告)号：CN119247461A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411795882.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/28 , G01V1/30 , G06T17/00 , G06T7/10 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于但不限于地震相智能识别技术领域，尤其涉及一种基于V‑Net的三维地震相智能识别方法及系统，包括：S1：三维地震数据及相应地震相解释结果的获取；S2：针对三维地震相识别的学习样本的建立；S3：基于V‑Net的地震相智能识别模型的搭建；S4：未知数据的三维地震相识别。本发明将地震相识别当成一个三维图像分割问题，同时在建模中加入残差，优化了模型张成假设空间的合理性，能有效提高地震相智能识别的精度。本发明在三维U‑Net建模的基础上添加残差层，优化了智能模型的结构，有助于保障模型张成假设空间的合理性，从而提高网络整体的特征学习能力。
-
公开(公告)号：CN119148205A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411597271.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于成像技术领域，公开了一种用于微地震逆时定位的Poynting矢量和偏振矢量混合成像方法，本发明基于弹性波场的Poynting矢量和速度偏振矢量，提出了一种针对微地震逆时成像的Poynting矢量与偏振矢量混合成像条件（PPMIC），该成像条件能够在无需对P波和S波进行解耦的前提下利用P波、S波的时差进行成像，相比于传统成像条件节省了大量的计算时间和计算机存储；同时该成像条件充分利用了波场的偏振和传播方向信息，能够更好的压制成像假象，提升微地震定位的精度。将PPMIC与任意曲线网格有限差分算法结合，极大的拓展了微地震逆时成像算法的应用场景，在不需要对地震数据进行复杂的静校正处理的情况下，能够对复杂地形区域采集的微地震数据进行准确成成像。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.033 seconds)
