公开(公告)号：CN114139579A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111402338.6

申请日：2021-11-23

Applicant: 吉林大学

Inventor： 龙云 ,  韩国庆 ,  闫爽 ,  李善平 ,  任华 ,  陈泽杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18 ,  G01V1/28

Abstract: 本发明属于微地震检测领域，具体地而言为一种基于方差分形的深度学习微地震事件检测方法，包括：采用雷克子波合成地震记录中的有效信号；截取，构建一个包含噪声集和信号集的数据集；计算每个信号样本及噪声样本的方差分形维数，将计算过方差分形维数的噪声集及信号集输入到一个由卷积层、激励层、Dropout层、全连接层的一维卷积神经网络中进行训练，待训练完成后，保存模型，将待检测的数据计算整体的方差分形维数，通过在待检测的方差分形维数的数据上滑窗得到很多个样本，输入到保存的模型中得到检测结果。

公开(公告)号：CN114139579B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202111402338.6

申请日：2021-11-23

Applicant: 吉林大学

Inventor： 龙云 ,  韩国庆 ,  闫爽 ,  李善平 ,  任华 ,  陈泽杰

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/06 ,  G06F17/18 ,  G01V1/28

Abstract: 本发明属于微地震检测领域，具体地而言为一种基于方差分形的深度学习微地震事件检测方法，包括：采用雷克子波合成地震记录中的有效信号；截取，构建一个包含噪声集和信号集的数据集；计算每个信号样本及噪声样本的方差分形维数，将计算过方差分形维数的噪声集及信号集输入到一个由卷积层、激励层、Dropout层、全连接层的一维卷积神经网络中进行训练，待训练完成后，保存模型，将待检测的数据计算整体的方差分形维数，通过在待检测的方差分形维数的数据上滑窗得到很多个样本，输入到保存的模型中得到检测结果。

公开(公告)号：CN116224440A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211676166.6

申请日：2022-12-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 龙云 ,  闫爽 ,  郑建彬 ,  林君 ,  陈泽杰 ,  孙锋 ,  邢雪峰

IPC: G01V1/32 ,  G01V1/36

Abstract: 本发明涉及海洋可控震源信号处理技术领域，涉及一种二次扫频移动海洋可控震源多普勒频移校正方法，在频率‑波数域对多普勒频移进行校正，并在半径‑斜率域对校正后产生的假频进行去除。包括：正演模拟船速为10m/s时信号发生偏移的反射波；将数据变换到频率‑波数域，计算每个网格点的滤波器值；将滤波后的数据从频率‑波数域变换到半径‑斜率域设计选择函数，去除假频后变换回频率‑波数域；从频率‑波数域变换到时域，得到校正结果。解决在海洋拖缆地震数据采集中，可控震源随着拖缆持续运动，即使在相对较慢的采集速度下，多普勒频移也会导致地震数据失真，影响地震数据处理的可靠性的问题。能够消除多普勒相位失真并处理假频问题。

公开(公告)号：CN117492074A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202310040994.9

申请日：2023-01-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 陈泽杰 ,  龙云 ,  闫爽 ,  郑建彬 ,  杜尧 ,  刘汧

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30

Abstract: 本发明属于地震信号检测和估计领域，是一种基于密集连接与U型结构结合的地震震相自动识别方法，将一维的微地震信号保存成一张图像，按照图像标定信息，把图片中的目标物体用位置框框定以及标定类型，获得数据集，设计并训练用于地震震相拾取的一维神经网络模型，对数据集进行训练，得到一维神经网络模型，输入待检测的地震信号进行直观上的测试，根据所得测试结果得到地震发震时刻和位置。从而实现震相的准确识别和到时估计，以及获得了准确的地震事件位置和时间。