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基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 CSCD
期刊论文 | 2021 , 64 (08) , 2780-2794 | 地球物理学报
Abstract&Keyword Cite

Abstract :

在储层预测工作中,储层弱反射信号淹没在强反射信号之中的情况非常常见,这不利于精确识别和描述储层结构.本文提出了一种基于深度神经网络的强反射剥离方法,用于辅助储层弱反射信号的检测工作.该方法在卷积模型的框架下将强反射预测问题分解为地震子波预测与强反射预测两个子优化问题,并采用AIDNN与U-Net两个深度神经网络分别求解.通过训练直接得到地震数据与强反射之间的映射关系,避免了经验性调参过程,计算速度快,适用于海量地震数据处理.模型数据和实际资料试算结果表明,本文方法能够预测并剥离地震数据中的强反射且保真保幅性好;在该方法的基础上进行的储层砂体展布预测工作取得了良好效果.

Keyword :

储层预测 地震强反射 深度学习

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GB/T 7714 田亚军 , 高静怀 , et al. 基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 [J]. | 地球物理学报 , 2021 , 64 (08) : 2780-2794 .
MLA 田亚军 et al. "基于深度神经网络的地震强反射剥离方法" . | 地球物理学报 64 . 08 (2021) : 2780-2794 .
APA 田亚军 , 高静怀 , , 陈道雨 . 基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 . | 地球物理学报 , 2021 , 64 (08) , 2780-2794 .
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基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 EI SCIE CSCD
期刊论文 | 2021 , 64 (8) , 2780-2794 | 地球物理学报
Abstract&Keyword Cite

Abstract :

在储层预测工作中,储层弱反射信号淹没在强反射信号之中的情况非常常见,这不利于精确识别和描述储层结构.本文提出了一种基于深度神经网络的强反射剥离方法,用于辅助储层弱反射信号的检测工作.该方法在卷积模型的框架下将强反射预测问题分解为地震子波预测与强反射预测两个子优化问题,并采用AIDNN与U-Net两个深度神经网络分别求解.通过训练直接得到地震数据与强反射之间的映射关系,避免了经验性调参过程,计算速度快,适用于海量地震数据处理.模型数据和实际资料试算结果表明,本文方法能够预测并剥离地震数据中的强反射且保真保幅性好;在该方法的基础上进行的储层砂体展布预测工作取得了良好效果.

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GB/T 7714 田亚军 , 高静怀 , et al. 基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 [J]. | 地球物理学报 , 2021 , 64 (8) : 2780-2794 .
MLA 田亚军 et al. "基于深度神经网络的地震强反射剥离方法" . | 地球物理学报 64 . 8 (2021) : 2780-2794 .
APA 田亚军 , 高静怀 , , 陈道雨 . 基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 . | 地球物理学报 , 2021 , 64 (8) , 2780-2794 .
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一种多道地震记录反射系数序列同时反演方法 incoPat
专利 | 2017-07-13 | CN201710572136.3
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Abstract :

本发明公开了一种多道地震记录反射系数序列同时反演方法。该方法充分考虑地层反射系数序列的稀疏特征以及地震道的空间横向连续性,利用参数化指数函数来度量反射系数序列的稀疏性,建立相应的约束优化目标函数。首先,基于褶积模型的特点和反射系数的稀疏性假设,在不丢失任何信息的前提下,设计降维预处理矩阵,降低约束目标函数的维度;然后,利用信赖域序列二次规划算法对优化问题进行高效求解。该算法具有全局收敛性和超线性收敛率,计算效率高,且具有较高反演精度。相比于传统的单道地震记录反褶积算法,本发明算法由于考虑了地震道的空间相关性,反演结果更稳定、可靠。

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GB/T 7714 高静怀 , 周清保 , . 一种多道地震记录反射系数序列同时反演方法 : CN201710572136.3[P]. | 2017-07-13 .
MLA 高静怀 et al. "一种多道地震记录反射系数序列同时反演方法" : CN201710572136.3. | 2017-07-13 .
APA 高静怀 , 周清保 , . 一种多道地震记录反射系数序列同时反演方法 : CN201710572136.3. | 2017-07-13 .
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一种同步挤压变换域的地震资料衰减补偿方法 incoPat
专利 | 2017-07-27 | CN201710626472.1
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Abstract :

一种同步挤压变换域的地震资料衰减补偿方法,该方法在同步挤压变换域中,将衰减补偿过程表示为一个带有L1范数正则化的反问题,并通过迭代重加权算法进行求解,从而实现稳定化的衰减补偿。其中,同步挤压变换能压制时频能量的扩散,得到更为稀疏和高度局域化的时频表示,从而有利于对非平稳的地震信号实现衰减的补偿。该方法利用了信号在同步挤压变换域的稀疏性质,引入了L1范数正则化方法来稳定化衰减补偿过程,从而避免噪声放大问题。利用提出的方法实现地震衰减效应的补偿,可以增强地震资料的分辨率,为后续的地震反演和储层描述带来便利。

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GB/T 7714 高静怀 , 张国伟 , . 一种同步挤压变换域的地震资料衰减补偿方法 : CN201710626472.1[P]. | 2017-07-27 .
MLA 高静怀 et al. "一种同步挤压变换域的地震资料衰减补偿方法" : CN201710626472.1. | 2017-07-27 .
APA 高静怀 , 张国伟 , . 一种同步挤压变换域的地震资料衰减补偿方法 : CN201710626472.1. | 2017-07-27 .
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一种介质品质因子的逐次差分进化估计方法 incoPat
专利 | 2015-03-24 | CN201510131261.1
Abstract&Keyword Cite

Abstract :

本发明一种介质品质因子的逐次差分进化估计方法,包括如下步骤,步骤1,先对实际VSP道集进行预处理,去除不同炮子波的不一致性;步骤2,构建一个含M个个体的初始群体X;步骤3,按相邻两个检波器的距离将地下介质划分为不同地层,将每一道作为一个子成分,用L1范数定义第k个个体的局部适应度函数,从而得到每道的局部适应度值;步骤4,根据实际VSP道集和每道的局部适应度,对初始群体X中的每个子成分进行优化更新;根据变异策略求取变异后的待估品质因子和速度;步骤5,重复步骤4,将整个群体更新完后根据全局适应度的值选择最优个体,从而得到地下介质的品质因子和速度。其整体的计算速度快,收敛性好,且不依赖于初值。

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GB/T 7714 高静怀 , 赵静 , . 一种介质品质因子的逐次差分进化估计方法 : CN201510131261.1[P]. | 2015-03-24 .
MLA 高静怀 et al. "一种介质品质因子的逐次差分进化估计方法" : CN201510131261.1. | 2015-03-24 .
APA 高静怀 , 赵静 , . 一种介质品质因子的逐次差分进化估计方法 : CN201510131261.1. | 2015-03-24 .
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复杂气藏AVO属性交会含气性检测应用研究 CSCD PKU
期刊论文 | 2013 , (1) , 310-319 | 地球物理学进展
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Abstract :

乌审召地区沉积相带复杂多变、储层非均质性强、气层AVO响应多变,含气储层预测难度大.本文在精细岩石物理分析的基础上,选取具有明确岩石物理含义且对气层敏感的AVO属性,针对不同AVO分类井进行AVO正演建模和流体替代分析,研究该区AVO气层响应特征及属性交会规律,并确定了以NI和PR属性交会为核心的AVO气层检测方法及流程,为探索解决该区含气性预测难题提供了有价值的思路.利用这套方法,对该区储层进行了含气性检测,取得了良好效果.

Keyword :

AVO正演建模 NI和PR交会 复杂气藏 流体替代 属性

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GB/T 7714 王宝江 , 李美 , 于强 et al. 复杂气藏AVO属性交会含气性检测应用研究 [J]. | 地球物理学进展 , 2013 , (1) : 310-319 .
MLA 王宝江 et al. "复杂气藏AVO属性交会含气性检测应用研究" . | 地球物理学进展 1 (2013) : 310-319 .
APA 王宝江 , 李美 , 于强 , , 吴汉宁 , 高静怀 . 复杂气藏AVO属性交会含气性检测应用研究 . | 地球物理学进展 , 2013 , (1) , 310-319 .
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利用零偏VSP资料估计速度和Q值的自适应波形的反演方法 incoPat
专利 | 2013-02-04 | CN201310044080.6
Abstract&Keyword Cite

Abstract :

本发明公开了一种利用零偏VSP资料估计速度和Q值的自适应波形的反演方法,该方法可根据实际VSP资料的信噪比及直达波受上行波干涉的程度,自适应最大限度地选取未受干扰的初至波片段,充分地利用有效信息来构造目标函数;针对Q值比其它参数更难估计的特点,通过恰当地构造数据加权矩阵提高了目标函数对Q值变化的敏感度;采用近来发展的自适应乘性正则化方法改善了非线性反演的病态问题,并通过非线性变换限定了待求参数的取值范围;推导出了雅可比矩阵各元素的解析表达式,从而减小了反问题的计算量。该方法与谱比值法和子波包络峰值瞬时频率法等相比较,该方法法受上行波影响相对较小、抗噪性能更强,反演的参数精度高。

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GB/T 7714 高静怀 , 汪超 , . 利用零偏VSP资料估计速度和Q值的自适应波形的反演方法 : CN201310044080.6[P]. | 2013-02-04 .
MLA 高静怀 et al. "利用零偏VSP资料估计速度和Q值的自适应波形的反演方法" : CN201310044080.6. | 2013-02-04 .
APA 高静怀 , 汪超 , . 利用零偏VSP资料估计速度和Q值的自适应波形的反演方法 : CN201310044080.6. | 2013-02-04 .
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一种倾斜层状粘弹性介质中波场正演模拟方法 incoPat
专利 | 2013-02-04 | CN201310044384.2
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Abstract :

本发明公开了一种倾斜层状粘弹性介质中波场正演模拟方法,该方法针对地质模型为含倾斜界面的粘弹性层状介质,将点源激发的球面波分解为平面波,利用矢量波动方程不依赖于坐标系这一性质,在固定坐标系和随倾斜界面变化的动坐标系下交替地讨论波的传播。首先由传统的反射和透射系数推导出单个倾斜界面上平面波的反射和透射系数,得到该界面上的反射及透射波;然后递推求得平面波经过多个倾斜界面时的反射和透射系数。最后由传播后的各平面波合并得到点源激发波场,合并时采用了快速的振荡积分计算方法和一条适合粘弹性介质的积分路径。

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GB/T 7714 高静怀 , 汪超 , . 一种倾斜层状粘弹性介质中波场正演模拟方法 : CN201310044384.2[P]. | 2013-02-04 .
MLA 高静怀 et al. "一种倾斜层状粘弹性介质中波场正演模拟方法" : CN201310044384.2. | 2013-02-04 .
APA 高静怀 , 汪超 , . 一种倾斜层状粘弹性介质中波场正演模拟方法 : CN201310044384.2. | 2013-02-04 .
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一种估计介质品质因子的EPIFVO 方法 incoPat
专利 | 2013-07-17 | CN201310300942.7
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Abstract :

本发明公开了一种估计介质品质因子的EPIFVO方法:当震源子波传播到第j-1层后,根据惠更斯原理,将该子波波前作为子波源,向各方向继续传播,经过时间Δtj/2后子波到达第j层并反射,在第j-1层接收到反射波;fp(tj-1)为第j-1层子波源的EPIF,fp(tj)为接收到的反射波的EPIF;利用式求出第j层的层间Q值。该方法采用具有4个待定系数的函数去逼近震源子波,利用粘弹介质中单程波传播理论推导出地震子波包络峰值处的瞬时频率(EPIF)与不同偏移距处旅行时的关系;利用该关系,外推出该同相轴零偏移距处的EPIF,用小波域包络峰值处瞬时频率法(WEPIF)结合层位信息估计Q值。

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GB/T 7714 高静怀 , 赵静 , . 一种估计介质品质因子的EPIFVO 方法 : CN201310300942.7[P]. | 2013-07-17 .
MLA 高静怀 et al. "一种估计介质品质因子的EPIFVO 方法" : CN201310300942.7. | 2013-07-17 .
APA 高静怀 , 赵静 , . 一种估计介质品质因子的EPIFVO 方法 : CN201310300942.7. | 2013-07-17 .
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一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法 incoPat
专利 | 2013-02-04 | CN201310044383.8
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Abstract :

本发明公开了一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法,该算法将分解——协调的思想引入差分进化算,将高维个体分解为一系列的子成分,并引入局部适应度函数对每个子成分进行评价。然后在变异操作中利用局部适应度引导各子成分的变异方向,而在选择操作中利用全局适应度协调各子成分达到共同进化。与常用的快速模拟退火法和遗传算法相比,协同变异差分进化算法更加适合于高维参数空间波形反演;当层较薄、待反演参数多的情况下,协同变异差分进化算法能搜索到更加接近真实值的解。另外,协同变异差分进化算法的收敛速度对维数增加不敏感,维数很高时仍用很快的收敛速度。

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GB/T 7714 高静怀 , 汪超 , . 一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法 : CN201310044383.8[P]. | 2013-02-04 .
MLA 高静怀 et al. "一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法" : CN201310044383.8. | 2013-02-04 .
APA 高静怀 , 汪超 , . 一种用于高维参数空间波形反演的协同变异差分进化算法 : CN201310044383.8. | 2013-02-04 .
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