公开(公告)号：CN114048669A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111133608.8

申请日：2021-09-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙锋 ,  胡浩天 ,  赵发 ,  陈祖斌 ,  郑斌 ,  杨欣然 ,  冷泽男

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01V1/28 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明属于微地震事件检测领域，特别是涉及一种基于神经网络的干热岩微地震事件检测方法，包括:使用GRU网络来提取采集的微地震信号的时序特征提取；使用SVM对时序特征进行二分类。直接将可以用来指导水力压裂的微地震事件拾取出来，不需要后期重新挑选数据。该方法检测精度更高，检测到的结果更适用于实际的干热岩开发工程，为后续的数据处理、裂缝分析简化了工作，同时提高了微地震事件对水力压裂指导的时效性，具有很大的应用潜力。

公开(公告)号：CN117148433A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311414517.0

申请日：2023-10-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙锋 ,  冷泽男 ,  欧阳铭骏 ,  陈祖斌 ,  王春露

IPC: G01V1/28 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于微地震监测领域，涉及一种基于GPT‑L模型的微地震P波S波分类方法。技术包括：构建数据集，采用青海干热岩水力压裂现场采集的微地震数据，并对数据进行人工标注，数据集包括不同时段、不同背景噪声强度的多种微地震数据；将数据集输入到一个由自注意力模型（Transformer）、长短期记忆模型（LSTM）、全连接层构成的神经网络中进行训练，待训练完成后，保存模型；将需要进行处理的微地震数据输入到训练好的模型中进行处理，最终得到P波S波以及干扰信号的分类结果；提高了在背景噪声干扰严重时的P波S波分类准确率。

公开(公告)号：CN117148433B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311414517.0

申请日：2023-10-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙锋 ,  冷泽男 ,  欧阳铭骏 ,  陈祖斌 ,  王春露

IPC: G01V1/28 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于微地震监测领域，涉及一种基于GPT‑L模型的微地震P波S波分类方法。技术包括：构建数据集，采用青海干热岩水力压裂现场采集的微地震数据，并对数据进行人工标注，数据集包括不同时段、不同背景噪声强度的多种微地震数据；将数据集输入到一个由自注意力模型（Transformer）、长短期记忆模型（LSTM）、全连接层构成的神经网络中进行训练，待训练完成后，保存模型；将需要进行处理的微地震数据输入到训练好的模型中进行处理，最终得到P波S波以及干扰信号的分类结果；提高了在背景噪声干扰严重时的P波S波分类准确率。

公开(公告)号：CN115932947A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211578756.5

申请日：2022-12-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙锋 ,  冷泽男 ,  胡浩天 ,  杨欣然 ,  周佳霓 ,  赵一 ,  陈祖斌

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30

Abstract: 本发明属于微地震监测领域，涉及一种基于CNN‑LSTM与多头注意力机制的微地震P波S波分离方法。技术包括：构建数据集，采用干热岩水力压裂现场采集的微地震数据，并对数据进行人工标注，数据集包括不同时段、不同背景噪声强度的微地震数据；将数据集输入到一个由卷积层、激励层、池化层、随机隐藏神经元(Dropout)层、长短期记忆(LSTM)层、多头注意力机制层、全连接层构成的神经网络中进行训练，待训练完成后，保存模型；将待分离的微地震数据输入到训练好的模型中进行分离，最终得到P波S波的分离结果。