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一种基于机器学习的复杂地区地震反射层识别与追踪方法

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本发明公开了一种基于机器学习的复杂地区地震反射层识别与追踪方法，其包括步骤：I.确定需要追踪解释的某一地震反射层位；II.提取目标层位处的局部地震波形数据作为标准地震道；利用动态时间规整算法对标准地震道和各个地震道滑动时窗内的波形数据进行匹配，获得最短弯曲路径，将最短弯曲路径值赋值给滑动时窗中心位置；原始地震剖面中所有滑动时窗计算完成后，计算获得相似性地震属性剖面；III.确定地震剖面层位追踪的纵向深度范围；IV.以相似性地震属性剖面作为输入，以追踪范围作为约束条件，利用Viterbi算法进行约束优化处理，对目标层位进行识别与追踪。本发明能够实现复杂地区地震反射层位识别与追踪，有利于提高地震反射层位解释追踪的精度与效率。

著录项

公开/公告号CN110749929B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-05

原文格式PDF
申请/专利权人山东科技大学;
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申请/专利号CN201911032179.8
发明设计人张凯;林年添;杨久强;田高鹏;张建彬;赵俐红;王守进;金兴;张冲;金志玮;
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申请日2019-10-28
分类号
代理机构青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙);
代理人朱玉建
地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
入库时间 2022-08-23 11:00:47

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-05

授权

授权
2020-02-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G01V1/50 申请日:20191028

实质审查的生效
2020-02-04

公开

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1. 一种基于机器学习的复杂地区地震反射层识别与追踪方法 [P] . 中国专利： CN110749929B . 2020.06.05
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