(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110604309.1 (22)申请日 2021.05.31 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113406695 A (43)申请公布日 2021.09.17 (73)专利权人 长江大学 地址 430100 湖北省武汉市蔡甸区 蔡甸街 大学路111号 (72)发明人 许辉群　 (74)专利代理 机构 武汉智嘉联合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 42231 专利代理师 丁倩 (51)Int.Cl. G01V 1/28(2006.01) G06F 30/27(2020.01)G06N 3/08(2006.01) 审查员 郭清 (54)发明名称 基于层速度地震地质模型的地震反演方法 及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于层速度地震地质模型 的地震反演方法及系统， 其包括构建层速度地震 地质模型； 对层速度地震地质模 型进行地震正演 模拟， 获取地震记录和原始层速度集； 基于层速 度地震地质模型， 开展地震反演模拟， 获取反演 结果， 从反演结果中抽取目标层速度集， 将目标 层速度集作为标签； 基于地震记录和标签， 构建 训练集数据集； 将训练数据集输入至预设的全卷 积神经网络进行迁移学习， 得到层速度标签反演 初始模型， 并利用地震记录和原始层速度集， 对 层速度标签反演初始模型进行自检标签迭代训 练， 获取层速度标签反演目标模型， 基于层速度 标签反演目标模 型进行地震反演 模拟。 本发明的 高精度地震层速度反演方法， 更容 易反演标签 。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 113406695 B 2022.12.13 CN 113406695 B 1.一种基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特 征在于： 所述方法包括： 构建层速度地震地质模型； 对所述层速度地震地质模型进行地震正演模拟， 获取地震记录和原 始层速度集； 基于所述层速度地震地质模型， 开展地震反演模拟， 获取反演结果， 从所述反演结果中 获取目标层速度集， 将所述目标层速度集作为标签数据集； 基于所述 地震记录和标签数据集， 构建训练数据集； 将所述训练数据集输入至预设的全卷积神经网络进行迁移学习， 得到层速度标签反演 初始模型， 并利用所述地震记录和原始层速度集， 对所述层速度标签反演初始模型进行标 签自检迭代训练， 获取层速度标签反演目标模型； 基于所述层速度标签反演目标模型进行地震反演模拟。 2.根据权利要求1所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 所述 构建层速度地震地质模型， 包括： 根据测井小层划分法， 获取工区的测井资料； 根据所述测井资料， 构建地质框架模型， 并获取 单井道初始层速度集； 基于所述地质框架模型和单井道初始层速度集， 利用速度空间拓扑法， 获取层速度地 震地质模型。 3.根据权利要求2所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 所述 测井资料包括测井层位信息和声波测井曲线， 根据所述测井资料， 构建地质框架模型， 并获 取单井道层速度集， 包括： 根据所述测井层位信息， 构建地质框架模型； 根据所述声 波测井曲线， 求取层间的层速度， 形成单井道初始层速度集； 基于所述地质框架模型和单井道层速度集， 利用速度空间拓扑法， 获取层速度地震地 质模型， 包括： 基于单井道初始层速度集， 开展地震正演模拟， 得到单井道地震记录； 从所述单井道地震记录中抽取地质反射系数 数据和单井道初始层速度集； 基于地质反射系数数据和单井道初始层速度集， 对所述地质框架模型进行速度空间拓 扑， 得到层速度地震地质模型。 4.根据权利要求3所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 基于 单井道初始层速度集， 开展地震正演模拟， 得到单井道地震记录之后， 所述方法还 包括： 对所述单井道地震记录进行希尔伯特变换得到相位剖面， 利用所述相位剖面对所述地 质框架模型进行地震 小层解释。 5.根据权利要求3所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 对所 述层速度地震地质模型进行地震正演模拟， 获取地震记录和原 始层速度集， 包括： 在改变地震子波相位和频率的条件下， 对所述层速度地震地质模型进行地震正演模 拟， 得到地震记录， 所述地震记录包括单井道地震记录， 从所述地震记录中抽取单井道初始 速度和地震测井约束的初始层速度集， 将所述单井道初始速度和地震测井约束的初始层速 度集作为原 始层速度集。 6.根据权利要求1所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 所述 目标层速度集包括抽取层速度集和地震反演的层速度集， 所述抽取层速度集包括单井道抽权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113406695 B 2取层速度集、 地震测井约束的抽取层速度集。 7.根据权利要求1所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 将所 述训练数据集输入至预设的全卷积神经网络进行迁移学习， 得到层速度标签反演初始模 型， 包括： 所述全卷积神经网络采用包括三层卷积层、 三层反卷积层、 三层dropout层、 两层池化 层、 六层relu激活层以及一层全卷积层； 将所述地震反演的层速度在训练集上训练最小化损失函数， 得到层速度标签反演初始 模型。 8.根据权利要求3所述的基于层速度地震地质模型的地震反演方法， 其特征在于： 利用 所述地震记录和原始层速度集， 对所述层速度标签反演初始模型进行标签 自检迭代训练， 获取层速度标签反演目标模型， 包括： 将地震记录和 原始层速度集输入到所述层速度标签反演初始模型， 输出为所述原始层 速度集对应的层速度预测集； 将层速度 预测集与 所述原始层速度集进行对比， 利用地震记录标定将所述层速度 预测 集中标签不 一致的数据进行 校正， 并进行迭代训练， 直至 层速度预测集与所述原 始层速度集 一致。 9.一种基于层速度地震地质模型的地震反演系统， 其特 征在于： 所述系统包括： 构建模型模块， 用于构建层速度地震地质模型； 正演模块， 用于对所述层速度地震地质模型进行地震正演模拟， 获取地震记录和原始 层速度集； 反演模块， 用于基于所述层速度地震地质模型， 开展地震反演模拟， 获取反演结果， 从 所述反演结果中抽取目标层速度集， 所述 目标层速度集包括单井道抽取层速度集、 地震测 井约束的抽取层速度集以及地震反演的层速度集； 将所述目标层速度集作为标签； 数据构建模块， 用于基于所述 地震记录和标签， 构建训练数据集； 训练模块， 用于将所述训练数据集输入至预设的全卷积神经网络进行迁移学习， 得到 层速度标签反演初始模型， 并利用所述地震记录和原始层速度集， 对所述层速度标签反演 初始模型进行自检标签迭代训练， 则结束训练， 得到层速度标签反演目标模型； 标签反演模块， 用于基于所述层速度标签反演目标模型进行地震反演模拟。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至 8任一项所述基于层速度地震地质模型的地震反演方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113406695 B 3