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[发明专利]基于深度学习的导向自学习地震数据去噪方法及装置-CN202111304512.3有效
发明人： 常德宽;张广智;蔺营;李林;周游 -专利权人：中国石油大学(华东)
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本说明书涉及勘探地震数据处理技术领域，提供了一种基于深度学习的导向自学习地震数据去噪方法及装置，该方法包括：获取导向地震数据和原始地震数据；所述导向地震数据为基于正演模拟合成的无噪声地震数据，以作为导向学习目标数据；以所述原始地震数据和所述导向地震数据作为训练输入，对导向自学习地震数据去噪模型进行训练，直至所述导向自学习地震数据去噪模型的损失函数值和导向评价函数满足预设要求；将所述损失函数值和所述导向评价函数满足预设要求时的训练模型作为地震数据去噪模型，对待去噪地震数据进行去噪处理。本说明书实施例可以提高地震数据的去噪效率。
基于深度学习导向自学习地震数据方法装置

[发明专利]混采分离模型训练方法及相关方法和装置-CN202210009237.0在审
发明人：王伟;高建虎;刘文卿;常德宽;王万里;陈德武;李冬;何润;贺东阳 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种混采分离模型训练方法及相关方法和装置。所述方法包括：对采集的多组混叠数据、对应的主炮数据和激发时间间隔进行道集抽取，将得到的采集的地震数据对应的检波点道集作为样本集；使用所述样本集中的混叠数据和对应的激发时间间隔作为输入数据，对应的主炮数据作为标签数据，训练混采分离模型，所述混采分离模型包括深度学习网络和地球物理引导网络；当满足预设的训练结束条件时，得到训练好的混采分离模型。能够有效压制邻炮干扰并有效保护主炮数据，能够大幅提高分离效率和精度，提高地震资料的信噪比，为后续的地震资料定量解释和高精度储层预测提供高质量的基础数据。
分离模型训练方法相关装置

[发明专利]地震层位拾取深度学习模型训练、层位拾取方法和装置-CN202111531117.9在审
发明人： 常德宽;高建虎;雍学善;刘文卿;陈德武;王一惠 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了地震层位拾取深度学习模型训练、层位拾取方法和装置。所述地震层位拾取深度学习模型训练方法包括，从选定地震数据体中抽取若干学习剖面，对每个学习剖面进行层位标注得到一条训练样本，组成训练样本集；利用训练样本集训练选定的深度学习网络模型，所述深度学习网络模型为卷积和长短期记忆模型；从待解释地震数据体中抽取若干剖面，对每个剖面进行待解释层位标注得到一条迁移学习样本，组成迁移学习样本集；利用迁移学习样本集训练当前深度学习网络模型，以得到用于地震数据体层位拾取的学习模型。能够对待解释地震数据体准确高效的进行层位拾取。
地震层位拾取深度学习模型训练方法装置

[发明专利]智能地震波阻抗反演标签数据制作方法及装置-CN202011353083.4在审
发明人：贺东阳;李海山;杨午阳;周春雷;常德宽;陈德武;王伟;何润 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能地震波阻抗反演标签数据制作方法及装置，该方法包括：统计测井数据中砂泥岩、黏土含量、孔隙度和含水饱和度的先验信息；根据所述先验信息，利用地质统计学随机建模方法进行建模，得到多个不同的黏土含量、孔隙度和含水饱和度模拟数据体；对黏土含量、孔隙度和含水饱和度模拟数据体自由组合，得到模拟数据体组合；利用岩石物理建模方法分别对模拟数据体组合进行建模，得到多个不同的波阻抗数据体；利用波阻抗数据体及实际地震资料，结合地震正演建模方法，得到多个不同的地震数据体，将得到的波阻抗数据体和地震数据体作为标签数据。本发明可以快速获取充足的符合地下地质统计规律和岩石物理机制的地震波阻抗反演标签数据。
智能地震波阻抗反演标签数据制作方法装置

[发明专利]一种线性断裂提取方法及装置-CN202011170600.4在审
发明人：杨庆;鄢高韩;王恩利;谢春辉;李琳;常德宽;杜炳毅 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种线性断裂提取方法及装置，方法包括：根据采集的反射地震记录数据获取地震数据体；对所述地震数据体进行相干属性计算确定相干属性数据体；利用加入裂缝分形特征的Garbor滤波器对所述相干属性数据体进行滤波提取剖面数据；利用Beamlet变换对所述剖面数据进行断层线提取确定断裂数据体作为断裂提取结果。本发明通过对原始地震数据进行结构优化、不连续属性相干提取，在不连续属性的二维空间中进行线性信号筛选和提取，最终获得断裂信息。此方法以断层的线性结构特征提取为特点，降低对断裂解释的多解性，能够大大提高断裂识别的分辨率。
一种线性断裂提取方法装置

[发明专利]基于多任务深度学习的地震断层和层位解释方法、装置-CN202111288136.3在审
发明人： 常德宽;张广智;周游;李林;蔺营 -专利权人：中国石油大学(华东)
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本说明书提供了一种基于多任务深度学习的地震断层和层位解释方法、装置，该方法包括：根据三维地震数值模拟合成带有断层和层位的空间组合关系的速度模型，并对速度模型进行正演模拟，以获得合成地震数据；对合成地震数据自动标注断层标签和层位标签，以作为训练数据集；利用训练数据集对多任务深度学习网络模型进行推理学习，以获得初始网络模型；获取少量待解释地震数据的断层及层位标签数据；利用少量待解释地震数据的断层及层位标签数据对初始网络模型进行迁移学习，以获得目标解释模型；根据目标解释模型对待解释地震数据进行断层和层位解释，获得断层及层位解释结果。本说明书实施例可以提高地震数据断层和层位解释的准确度。
基于任务深度学习地震断层层位解释方法装置

[发明专利]沙丘鸣震压制方法及系统-CN202010638613.3在审
发明人：李海山;杨午阳;周春雷;贺东阳;李冬;陈德武;王伟;常德宽 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供一种沙丘鸣震压制方法及系统。该沙丘鸣震压制方法包括：获取当前叠前地震数据；将当前叠前地震数据输入预先创建的沙丘鸣震最优识别网络中，得到当前沙丘鸣震数据；根据当前叠前地震数据和当前沙丘鸣震数据确定沙丘鸣震压制结果。本发明可以有效压制沙丘鸣震的干扰，提高压制效率和精度，降低压制成本。
沙丘压制方法系统

[发明专利]沙漠区散射面波识别方法及装置-CN202010617442.6在审
发明人：李海山;杨午阳;周春雷;贺东阳;闫国亮;常德宽;陈德武;王伟 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种沙漠区散射面波识别方法及装置，该方法包括：对含面波二维叠前地震数据进行预处理；对所述预处理后的含面波二维叠前地震数据进行去噪处理，得到智能面波识别标签数据；利用所述预处理后的含面波二维叠前地震数据和所述智能面波识别标签数据生成深度学习训练集；利用所述深度学习训练集对预先构建的初始二维智能面波识别网络进行训练；在获得目标研究区的含面波二维叠前地震数据后，对目标研究区的含面波二维叠前地震数据进行预处理，将目标研究区的预处理后的含面波二维叠前地震数据输入训练好的二维智能面波识别网络，得到目标研究区的智能散射面波压制结果。本发明可以对沙漠区散射面波进行识别，效率高，准确度高。
沙漠散射识别方法装置

[发明专利]基于生成对抗网络的地震数据插值方法及装置-CN202010326111.7在审
发明人： 常德宽;杨午阳;雍学善;王一惠 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的地震数据插值方法及装置，该方法包括：获取待插值的缺失地震数据；将所述待插值的缺失地震数据输入到训练好的生成对抗网络地震数据插值模型中，所述生成对抗网络地震数据插值模型对所述待插值的缺失地震数据进行插值并生成所述待插值的缺失地震数据对应的完备地震数据，其中，所述生成对抗网络地震数据插值模型为根据用于模型训练的完备地震数据及缺失地震数据采用预设的深度神经网络训练得出。本发明利用生成对抗网络构建生成对抗网络地震数据插值模型，由于生成对抗网络具有无监督学习特征，模型可以得到很有效的训练，实现了数据驱动的智能化地震数据插值，提高了地震数据插值的准确性。
基于生成对抗网络地震数据方法装置

[发明专利]基于卷积神经网络的地震数据断裂识别方法及装置-CN202010320388.9在审
发明人： 常德宽;雍学善;杨午阳;李海山;陈德武;王一惠 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的地震数据断裂识别方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：获取地震数据集；对地震数据集中的每一地震数据进行断裂特征标注，获得标签数据集；构建基于U‑net与深度残差网络Residual neural network相结合的语义分割网络结构模型；根据地震数据集和标签数据集对语义分割网络结构模型进行训练，获得最优语义分割网络结构模型；基于最优语义分割网络结构模型，对获取的未知地震数据体进行断裂识别，获得断裂识别结果。该方案利用地震大数据对网络模型训练，训练好的网络模型进行断裂识别时具备智能化的效果，在断裂识别过程中无需人为设置参数，可直接预测未知数据中的断裂。
基于卷积神经网络地震数据断裂识别方法装置

[发明专利]深度学习模型训练方法和地震数据去噪方法、装置及设备-CN201810985408.7在审
发明人： 常德宽;杨午阳;雍学善;杨庆;王一惠;魏新建 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供一种深度学习模型训练方法和地震数据去噪方法、装置及设备，其中，深度学习模型训练方法包括：获取训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括：原始地震数据，和所述原始地震数据中的噪声数据；将所述训练样本数据输入至深度学习网络模型中进行训练，直至所述深度学习网络模型的损失函数值满足预设要求；将所述深度学习网络模型的损失函数值满足预设要求时的训练模型，作为训练得到的地震数据去噪模型。在本发明实施例中，通过对深度学习网络模型进行训练，使得训练得到的地震数据去噪模型可以自适应地识别各种水平噪声的效果，不需要人为地给定去噪阈值，使得地震数据去噪能够更准确、高效、智能化地实现。
去噪地震数据网络模型训练样本数据模型训练学习原始地震数据装置及设备损失函数预设要求水平噪声训练模型噪声数据人为地智能化自适应

[发明专利]一种角度道集的提取方法及装置-CN201710628826.6在审
发明人： 常德宽;雍学善;杨午阳;杨庆 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本申请实施方式公开了一种角度道集的提取方法及装置，其中，所述方法包括获取地震数据以及速度数据，并基于所述地震数据和所述速度数据确定射线的入射角度；基于所述速度数据以及预设射线参数，确定所述射线的菲涅尔带宽度；对所述菲涅尔带宽度范围内的地震数据进行插值加权，并将插值加权的结果作为所述入射角度对应的角度道集。本申请提供的一种角度道集的提取方法及装置，能够提高角度道集的提取品质，从而改善角度叠加剖面的成像效果并提高AVA的分析精度。
一种角度提取方法装置

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