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[发明专利]一种多特征评价准则融合的地震属性优选方法-CN201910324172.7有效
发明人：李克文;周广悦;杨耀忠;王兴谋;朱剑兵 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种多特征评价准则融合的地震属性优选方法，其特征在于通过匹配地震属性样本与储层类别标签，获得带有类别标签的地震属性集；针对单一特征评价准则难以准确评估地震属性重要性的问题，首先采用Fisher score、互信息、Person相关系数3种特征评价准则计算地震属性与储层类别的相关性大小，分别按照相关性大小对地震属性的重要性进行排序，其次以支持向量机为分类器，结合不同特征评价准则计算分类准确率，将各评价准则的准确率与三者的准确率之和的比作为权重，最后采用线性加权的方式对各评价准则得到的排序结果进行融合处理，进而实现地震属性优选。本发明通过综合考虑多种特征评价准则，筛选出对分类起关键作用的地震属性组合，从而提高储层预测的有效性。
一种特征评价准则融合地震属性优选方法

[发明专利]基于随机梯度下降回归算法的全波形反演方法-CN202210287957.3在审
发明人：曲志鹏;朱剑兵;王兴谋;梁鸿贤;姜蕾;徐宏斌;刘鸽 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供一种基于随机梯度下降法的全波形反演目标函数优化算法，包括：步骤1,确定初始模型；步骤2，对初始模型进行正演分析；步骤3：测算正演后得到的模拟数据和观测数据的差值，计算目标函数；步骤4：对正演结果和观测结果之间定义的目标函数使用伴随状态法构造梯度；步骤5：借由得到的梯度使用随机梯度下降法对初始模型进行优化；步骤6：重复步骤2、3、4、5直到模型收敛。该基于随机梯度下降法的全波形反演优化算法借助了随机梯度下降法通过使用随机梯度下降优化算法对全局最优解的搜索能力，提高了全波形反演优化过程的精度，提高了对局部极值问题的抵抗能力。
基于随机梯度下降回归算法波形反演方法

[发明专利]通用型砂岩岩石物理建模方法-CN202210287886.7在审
发明人： 朱剑兵;曲志鹏;王兴谋;张明振;江洁;宫红波;孙兴刚 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种通用型砂岩岩石物理建模方法，该通用型砂岩岩石物理建模方法包括：步骤1：收集、厘清工区目的层储层数据，明确工区地质背景；步骤2：根据测井物性参数，基于颗粒介质理论模型计算未成岩砂岩储层弹性模量；步骤3：根据测井物性参数，基于等效介质理论模型计算强成岩砂岩储层弹性模量；步骤4：构建面向砂岩的通用型岩石弹性模量计算最终等效弹性模量。该通用型砂岩岩石物理建模方法对砂岩具有广泛的适用性，可以用于描述不同孔隙度、不同成岩程度的砂岩储层。在地球物理勘探和开发中具有广泛的应用价值。
通用型砂岩岩石物理建模方法

[发明专利]储层物性参数预测的不确定性评价方法-CN202210288063.6在审
发明人：曲志鹏;朱剑兵;王兴谋;张明振;江洁;张伟忠;宫红波 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种储层物性参数预测的不确定性评价方法，包括：步骤1：建立目标区域的统计岩石物理模型，由此推导出地震属性的条件概率；步骤2：对已有的物性参数数据做统计分析，建立相应的物性参数先验分布；步骤3：基于步骤1和步骤2获得的统计岩石物理模型和先验概率分布，采用岩相变化的物性参数模拟抽样算法，进行岩相预测并生成目标区域的物性参数样本集；步骤4：根据步骤3获得物性参数样本集，估计物性参数的期望、方差和置信区间。该储层物性参数预测的不确定性评价方法实现岩相变化的储层中泥质含量、孔隙度和饱和度的统计期望、方差和置信区间估计，进而评价目标储层开发的潜在风险，为油气勘探开发的风险分析提供技术支持。
物性参数预测不确定性评价方法

[发明专利]测井数据异常检测方法-CN202210071283.3在审
发明人：韩宏伟;冯德永;刘海宁;史士龙;江洁;李长红;罗荣涛;夏健;朱剑兵;刘鸽 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种测井数据异常检测方法，该测井数据异常检测方法包括：步骤1、构造测井数据样本集合；步骤2、进行系统初始化；步骤3、进行特征提取层训练；步骤4、输出分类层训练；步骤5、进行异常值识别。该测井数据异常检测方法引入了多层特征提取层，并在特征提取层构造的时候引入了类内散度矩阵，能够得到具有分辨力的抽象特征；在训练输出分类层的时候引入了风险加权矩阵，提升了训练结果对噪声的鲁棒性。
测井数据异常检测方法

[发明专利]去反射系数短时窗频谱衰减分析方法-CN202110508968.5在审
发明人： 朱剑兵;李红梅;李长红;宫红波;江洁;刘建伟;刘俊胜;王树刚 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G01V1/50 文献下载
摘要：本发明提供一种去反射系数短时窗频谱衰减分析方法，该去反射系数短时窗频谱衰减分析方法包括：步骤1：进行地震资料频谱域变换后的重采样；步骤2：进行滑动时窗分析，计算吸收衰减系数；步骤3：进行反褶积提取瞬时子波；步骤4：对瞬时子波进行频谱分析，拟合高频段的衰减系数求取地层吸收值；步骤5：高频段谱比法求取地层品质因子，相邻两个时间点的地层吸收值相减，得到吸收异常值。该去反射系数短时窗频谱衰减分析方法能够有效去除反射系数的影响，区分由含气引起的强振幅(亮点)异常和由岩性引起的强振幅异常。
反射系数短时窗频谱衰减分析方法

[发明专利]基于深度融合模型的储层多分类预测方法-CN202110509149.2在审
发明人： 朱剑兵;王兴谋;冯德永;江洁;李长红;宫红波;贺洋洋;杨景楠 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度融合模型的储层多分类预测方法，包括：步骤1：获取井震数据并进行预处理；步骤2：通过特征优选算法获得更能代表储层特征的属性输入模型；步骤3：通过卷积神经网络进行横向切片特征学习；步骤4：设计时序特征并输入到循环神经网络分支进行预测；步骤5：将深度特征数据输入到深度特征网络中进行训练；步骤6：使用特征交叉方式进行自动特征工程计算；步骤7：进行多分类储层预测，获得储层预测结果。该基于深度融合模型的储层多分类预测方法能够快速的进行地震多特征的储层预测，解决了由于地质构造的复杂性以及地震数据特征多样性和冗余性而导致的储层预测难度大，准确率低，耗费人力和资源过多的问题。
基于深度融合模型储层多分类预测方法

[发明专利]用于油气智能检测的机器学习训练样本扩充及评价方法-CN202110509272.4在审
发明人：王兴谋;朱剑兵;程远锋;江洁;李长红;宫红波;姜蕾;白晨辰 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G01V1/50 文献下载
摘要：本发明提供一种用于油气智能检测的机器学习训练样本扩充及评价方法，包括：对工区数据进行分类，明确储层类型；探究目的层储层段的声速主控因素，并基于此建立岩石物理模型；明确储层的地质特征，确定模型的扰动参数，并确定扰动参数的扰动范围；确定模型扰动参数的取值范围，合理选取取值步长，生成所需要的油气样本数据；将扩充样本与实际油气样本数据分别放入神经网络中进行训练测试，给出数据驱动测试准确率和模型驱动的测试准确率；构建样本可靠性函数。该用于油气智能检测的机器学习训练样本扩充及评价方法解决了油气智能检测中，油气训练样本不足问题，通过合理扩充油气训练样本，进而获得置信度更高的油气智能检测结果。
用于油气智能检测机器学习训练样本扩充评价方法

[发明专利]一种火成岩强屏蔽剥离和弱信号能量补偿的方法-CN202110438643.4在审
发明人：姜蕾;韩宏伟;谷国翠;曲志鹏;朱剑兵;刘建伟;汤梦静;亓亮 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01V1/50 文献下载
摘要：本发明涉及火成岩发育区储层的地质勘探开发技术领域，特别涉及一种火成岩强屏蔽剥离和弱信号能量补偿的方法。包括以下步骤：步骤一，针对火成岩强反射同相轴，通过三维多项式曲面拟合，对火成岩强反射层拉平处理；步骤二，通过子体波形PCA多子波分解，提取出火成岩强反射地震波形，对火成岩强屏蔽剥离；步骤三，通过基于高分辨率广义S变换的时频能量补偿方法，恢复高速火成岩强屏蔽的能量损失。本发明能够在一定程度上削弱火成岩对下伏地层反射波的屏蔽作用，通过基于高分辨率广义S变换的时频能量补偿方法，恢复了高速火成岩强屏蔽的能量损失，提高了储层弱反射信号的识别能力。
一种火成岩屏蔽剥离信号能量补偿方法

[发明专利]一种基于断层置信度参数控制的边缘保持扩散滤波方法-CN202011014935.7在审
发明人：宋明水;王延光;冯德永;尚新民;李红梅;朱剑兵;王静 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于断层置信度参数控制的边缘保持扩散滤波方法。该方法包括：使用特定噪声尺度的高斯核函数对地震数据进行预处理；重构结构张量矩阵并计算得到特征值和对应的特征向量；分析各向异性扩散趋势，并结合断层置信度参数重新设计扩散张量的特征值；利用扩散张量的特征值和特征向量重构扩散张量，求解三维各向异性扩散滤波方程，多次迭代后获得滤波结果。该基于断层置信度参数的边缘保持扩散滤波方法主要用于提高地震资料信噪比，保护断层等地质体的地层边界和断点位置信息。
一种基于断层置信参数控制边缘保持扩散滤波方法

[发明专利]一种基于MapReduce的地震数据解析存储方法-CN201710813111.8有效
发明人：李克文;谢鹏;冯德永;朱剑兵;李萍 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MapReduce的地震数据解析存储方法，其主要原理是通过MapReduce框架分布式解析SEG‑Y文件并将所解析的地震属性值通过Phoenix接口存储至HBase分布式列存储数据库中。该方法相对于单机操作能并行快速且同步解析多个SEG‑Y文件存储至HBase中备用；对所需工区的地震属性可以通过Phoenix在HBase中查询并导出数据，相对于单机工作导出相同大小的数据量节约了大量时间。
一种基于 mapreduce 地震数据解析存储方法

[发明专利]一种基于双向循环神经网络的储层预测方法-CN201811632631.X有效
发明人：王兴谋;冯德永;朱剑兵;王宝坤;池明旻;李长红 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G01V1/48 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双向循环神经网络的储层预测方法。包括：井震数据的生成，井标记数据的生成，标记数据集的生成，双向循环神经网络的搭建和训练，将训练好的模型保存下来，提取区域内所有地理位置对应的地震数据，并对其进行预测，得到整个区域下储层概率分布。本发明通过建立每个采样点与储层和非储层的一一对应关系，其中每个时间步的输入为每个采样点的n维地震数据，输出为对应的储层或非储层标记。通过对标记样本的训练和超参数调整，得到最优模型，这样对无标记数据就可以就行预测，最终生成一个同样维度的预测地震体，其中每个采样点的值为0~1之间的预测概率，在储层预测上达到了很好的效果。
一种基于双向循环神经网络预测方法

[发明专利]一种多模式匹配地震层位快速追踪方法及装置-CN202110155266.3在审
发明人： 朱剑兵;季锡平;郭加树 -专利权人：山东地码信息科技有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模式匹配地震层位快速追踪方法及装置，所述多模式匹配地震层位快速追踪方法及装置包括如下步骤：首先将研究区的井震数据进行标定，确定不同井点位置目的层位的地震反射特征，根据地震特征将不同地震反射特征进行分类，将每一类地震反射特征对应的地震波形进行模式化表征，对所在波形的振幅按照一定的值域范围进行划分，将地震波形分解成不同振幅区间的组合模式，对每一类地震反射特征选择相应的位置拾取种子点，按照上、下、左、右四个方向进行特征匹配追踪，计算相邻点的距离，并判断与相邻2个层位点组成的直线距离。本发明提供了一种准确性高、可交互性强和便于推广使用的多模式匹配地震层位快速追踪方法及装置。
一种模式匹配地震层位快速追踪方法装置

[发明专利]一种高精度的井震数据匹配方法-CN201710813844.1有效
发明人：李克文;谢鹏;冯德永;朱剑兵;李萍 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种高精度井震匹配方法，其特征在于能精确匹配最小分辨率的地震网格所对应的井数据内容并对其做储层标记，实现了高精度的井震联合数据匹配，能确认一个地震网格所对应的井数据个数及位置；实现了高精度的地震网格数据标签，储层与非储层不由0，1表示，地震网格的储层标签是一个在[0,1]范围内的浮点型数据，可以为机器学习提供精确的样本点支持。
一种高精度数据匹配方法

[发明专利]一种基于地震波形正演的岩性组合预测方法-CN201910664786.X在审
发明人： 朱剑兵;梁党卫;王兴谋;李长红;宫红波;余学锋;揭景荣 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地震波形正演的岩性组合预测方法，利用井上得到的岩性组合关系及其特征将研究区的岩性组合的类型进行分类统计，根据不同的岩性组合统计对应岩性组合的速度、密度和厚度的范围；对地震资料进行频谱分析确定其有效的频率范围，在该频率范围内随机选取固定频率的地震子波；将岩性组合的速度、密度数据和地震子波数据进行褶积运算得到地震波形数据，通过时频分析将地震波形数据转换成二维图片；将二维图片与对应的岩性组合类型构成深度学习训练样本，采用卷积神经网络进行模型的训练；利用训练好的模型可以预测实际地震波形的岩性组合类型。本发明能够快速确定岩性组合的分布，预测准确性高，便于推广使用。
岩性组合地震波形地震子波二维图片预测卷积神经网络地震资料分类统计固定频率快速确定密度数据频谱分析时频分析数据转换随机选取学习训练井上褶积运算样本统计研究

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