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公开(公告)号：CN118484712A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410635048.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Inventor： 黄丽敏 , 徐正宣 , 张志厚 , 王栋 , 谭承桉 , 王科 , 扈森 , 贾哲强 , 张营旭 , 张敏 , 杨科 , 张夏临 , 冯涛 , 方振华 , 李天雨 , 林之恒 , 王波 , 袁东
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于地球物理数据进行隧道围岩分级的方法，包括以下步骤：S1：获取围岩的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，获得数据样本集；所述基础数据包括视电阻率、波速、涌水量、埋深、岩性、岩体强度、泊松比以及密度；S2：建立基于CNN‑LSTM的隧道围岩分级网络；S3：采用所述数据样本集对所述基于CNN‑LSTM的隧道围岩分级网络进行训练，获得训练好的隧道围岩分级网络；S4：采用所述训练好的隧道围岩分级网络对目标隧道围岩进行隧道围岩分级预测，获得目标隧道围岩的隧道围岩分级结果。本发明能够更准确地对隧道围岩进行分级，为隧道开挖提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118330759A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410750985.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01V3/38
Abstract: 本发明涉及地空电磁勘探领域，公开了一种基于地空电磁的物数混合驱动反演方法，该方法的步骤为：步骤S1获得感应电动势随时间分布的标签数据集；步骤S2：构建物理‑数据混合驱动反演模型；步骤S3：构建物理‑数据混合驱动反演模型的损失函数Loss；损失函数包括深度学习损失函数Loss1和第二损失函数Loss2；步骤S4：训练物理‑数据混合驱动反演模型；步骤S5：采用步骤S4得到的物理‑数据混合驱动反演模型对实测数据进行反演，输出反演结果；本发明将物理驱动间接引入先前完全数据驱动的深度学习反演方案中，可以减小拟合误差使得伪逆算子更加逼近实际训练模型、优化反演进程等得到更精确的伪逆算子，从而提高反演效率。
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公开(公告)号：CN118194728A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410605489.9
申请日：2024-05-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01V3/38
Abstract: 本发明涉及一种大地电磁物理与数据混合驱动反演方法，属于地球物理勘探技术及其工程地质应用领域。本发明的一种大地电磁物理与数据混合驱动反演方法，包括建立大地电磁模型；设定不同的大地电磁模型参数对大地电磁模型进行正演计算，获得相应的视电阻率数据和阻抗相位数据；根据不同的大地电磁模型参数以及对应的视电阻率数据和阻抗相位数据构建样本数据集；构建深度学习网络模型，并设定损失函数；通过样本数据集对深度学习网络模型进行训练，得到训练好的深度学习网络模型；将实测数据输入训练好的深度学习网络模型；根据反演结果绘制隧道剖面图。本发明通过在数据驱动中加入物理约束，使处理复杂数据时结果更准确可靠，更符合物理规律。
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公开(公告)号：CN114779324B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210238632.6
申请日：2022-03-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01V1/28 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的瑞雷波频散曲线反演方法及应用，包括对瑞雷波进行地震数据采集、采集的地震数据叠加形成频散曲线能量图、在能量谱中提取频散曲线、反演频散曲线以获取地下各层的剪切波速。基于本发明的技术方案进行的地球物理反演，其数据集具备足量性、多样性，网络结构更具普遍性、泛化性，反演精度在浅层包括地层分界处都较为精确，且可以反演出比传统反演方法更深的地层情况。通过采用本方法对频散曲线进行反演的瑞雷面波勘探技术，在便捷性、勘探深度和精确度方面都更加优良。
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公开(公告)号：CN115393335A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211061959.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种新型重力位场向下延拓方法，包括以下步骤：S1：建立D‑Unet网络；S2：采用高平面位场数据一和低平面位场数据一对所述D‑Unet网络进行训练，获得训练好的D‑Unet网络；所述低平面位场数据一为所述高平面位场数据一采用频率域向下延拓后的结果；S3：获取待向下延拓的高平面位场数据二，并采用频率域向下延拓获得所述高平面位场数据二向下延拓后的低平面位场数据二；S4：将所述高平面位场数据二和所述低平面位场数据二制作成标签，共同输入至所述训练好的D‑Unet网络，获得所述高平面位场数据二的最终向下延拓结果。本发明具有更好的有效性、精确性和鲁棒性，能够更快速、准确地获得重力位场向下延拓结果，为地质体的特征分析研究提供技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110780341A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910977970.X
申请日：2019-10-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开一种各向异性地震成像方法，包括以下步骤：读入各向异性参数模型、P波速度模型、参数文件；对炮点沿不同方向进行各向异性射线追踪，并计算每一条射线对应的射线束信息；将单炮地震记录划分为多个以窗为单元的数据体；计算各个窗中数据体对时间及空间的偏导数，并对窗中地震记录进行局部平面波分解；对窗中心沿不同方向进行各向异性射线追踪，并计算每一条射线对应的射线束信息；对炮点和窗中心所有射线束对按照加了权系数的成像公式进行成像计算；将所有射线束对成像结果进行叠加得到最终偏移成像结果。本发明提高了有效信号对最终成像结果的贡献比重，提升了各向异性偏移方法的抗干扰能力和计算精度。
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公开(公告)号：CN108072897A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201810077621.8
申请日：2018-01-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01V1/28
CPC classification number: G01V1/305 , G01V2210/671 , G01V1/282
Abstract: 本发明公开了一种混合二维地震波走时计算方法，包括以下步骤：读入相关参数、速度模型；沿着震源向不同方向发出射线并计算中心射线信息；使用波前构建法计算射线范围内网格点的地震波走时；对全空间网格点走时属性进行分类并以此为依据建立初始窄带；使用快速推进法计算剩余网格点地震波走时。本发明通过使用窄带技术连接了快速推进法与波前构建法，通过波前构建法提高了震源附近较小区域的地震波走时计算精度，从而提高了快速推进法在剩余区域网格节点的计算精度，实现了一种兼顾计算效率与计算精度的二维地震波走时计算。
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公开(公告)号：CN107870355A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201711077893.X
申请日：2017-11-06
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂地形条件下的克希霍夫型波束偏移方法，包括以下步骤：读入相关参数文件、偏移速度模型及地震记录；将单炮地震记录分为若干不同的以窗中心为核心的时间域数据体，并对每一个数据体进行局部平面波分解；从炮点沿着不同方向追踪射线，并计算储存每条射线对应分段式射线束范围内网格节点的属性信息；从窗中心沿着不同方向追踪射线，并计算储存每条射线对应分段式射线束范围内网格节点的属性信息；选取炮点和窗中心相应的射线束对进行成像计算；累加所有射线束对的成像结果，得到偏移成像结果。本发明增加了射线束在模型浅层的覆盖率，提高了克希霍夫型波束偏移方法在复杂地形模型中浅层构造的成像效果。
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公开(公告)号：CN118644782B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411110325.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01S13/90 , G01B15/06 , G01C5/00 , G01C11/02
Abstract: 本发明公开了一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统，涉及地质灾害早期识别技术领域，识别方法包括以下步骤：S1、从SAR时序数据中提取地表形变特征，绘制InSAR地表形变速率图；S2、得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、生成活动滑坡灾害分布图，并进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。本发明采用具有监测范围广、时效性强以及精度高的优点，提高了滑坡隐患的预警准确性，对减少滑坡造成的损失具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113486503B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110702595.5
申请日：2021-06-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及重力勘探技术领域，特别涉及重力及梯度异常正演方法，本申请采用的技术方案是一种重力及梯度异常正演方法，包括以下步骤：建立模型空间，选取子空间，计算子空间重力异常体的格架函数并储存该格架函数；对部分模型空间中的异常体剩余密度赋值；确定观测点与该长方体的相对位置关系；根据相对位置关系并利用平移等效性同时调用格架函数，代数求和获得该长方体单元对观测点的剩余密度异常体；计算整个模型空间对该观测点的重力异常体；对部分模型空间中的异常体剩余密度赋值时，确定后计算子空间；计算子空间只限于子空间内的网格点在观测点产生的异常体值。本重力及梯度异常正演方法可有效提升了重力正演的速度。
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