[发明专利]基于深度学习的二氧化碳封存监测方法及装置有效
| 申请号： | 202010297491.6 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111323817B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 李冬;彭苏萍;郭银玲;卢勇旭;崔晓芹 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G01V99/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 安卫静 |
| 地址： | 100000 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的二氧化碳封存监测方法及装置，涉及二氧化碳封存的技术领域，包括：先获取目标区域的多组单炮地震数据；然后将多组单炮地震数据输入至预设深度学习网络，得到目标区域的多组地层物性参数；最后基于多组地层物性参数，确定目标区域内二氧化碳的运移信息。本实施例中的预设深度学习网络包含单炮地震数据与地层物性参数之间的非线性映射关系，通过将获取到的目标区域的多组单炮地震数据输入至该预设深度学习网络的方式，即可快速得到目标区域的多组地层物性参数，进而有效监测所述目标区域内二氧化碳的运移信息，此过程不受计算时间和低频的影响，因此具有高效、高精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 二氧化碳 封存 监测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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