阎建国

作品数：40被引量：117H指数：6
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供职机构：成都理工大学地球物理学院更多>>
发文主题：地震相储层预测准噶尔盆地地震波动方程正演更多>>
发文领域：天文地球石油与天然气工程文化科学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《科技和产业》《断块油气田》《物探化探计算技术》《长江大学学报（自科版）（中旬）》更多>>
所获基金：国家科技重大专项国家自然科学基金中国地质调查局地质调查项目教育部重点实验室开放基金更多>>
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模型反演和深度学习反演联合的地震波阻抗优化反演
《物探与化探》2024年第4期1076-1085,共10页黄闻露 阎建国 任立龙 谢锐 
中国石油勘探开发研究院项目“油气地球物理前沿理论与新技术”(RPED-2020-JS-121)。
基于“数据驱动和模型驱动”相结合的思想,通过模型反演结果扩展标签训练集,并在深度学习算法中加入模型反演目标函数,对损失函数进行重构,提出了一种模型反演和深度学习反演联合的地震波阻抗优化反演。采用RNN网络结构实现了一种“伪...
关键词：数据驱动 模型驱动 伪标签 半监督 波阻抗反演 
准噶尔盆地深层油气勘探地震采集关键技术及效果被引量：1
《物探化探计算技术》2024年第1期35-44,共10页张鑫 夏建军 姚茂敏 阎建国 任立龙 
准噶尔盆地目前4 500 m以深的深层油气探明率较低,近年来深层油气勘探目标成为该地区勘探发现的战略接替区。为了查清地下深层结构,重新构建和部署了准噶尔盆地二维地震格架线,利用以往采集资料和重新采集的新资料拼接形成了数十条线组...
关键词：准噶尔盆地 深层油气 地震采集 格架二维 资料品质 两宽一高 
地震采集方案评价优化分析方法及应用——以准噶尔盆地阜康凹陷为例
《物探化探计算技术》2024年第1期57-66,共10页杨万祥 李献民 宋志华 阎建国 任立龙 
准噶尔盆地多数勘探领域处于沙漠戈壁地区,由于近地表吸收衰减强和各种类型的噪声多而强等因素的影响,为提高采集资料的品质,常常采用“强化”参数下的“两宽一高”地震采集。在“提质增效,高效勘探”的背景下,从兼顾数据品质和采集成...
关键词：准噶尔盆地 “两宽一高”地震采集 采集方案 评价优化 资料品质 
卷积神经网络中批量规范化层的使用对地震数据去噪的影响分析被引量：2
《地球物理学进展》2024年第1期183-196,共14页张鑫 杨万祥 李小斌 阎建国 胡善政 吴育林 
国家重点基础研究发展计划(2014CB239002);中国石油集团科技重大专项(2019D-07)联合资助.
深度学习算法已广泛应用于地震数据处理分析领域,并在地震数据去噪等方面取得了较好的应用效果.目前业界关注重点在于各种不同深度学习算法和相关的网络结构形式,以及不同标签数据对算法效果的影响,较少关注数据集本身的差异对深度学习...
关键词：深度学习 批量规范化 结构优化 去噪 数据特征分析 
基于改进的介观裂缝岩石物理模型的频散AVO特征分析被引量：1
《石油物探》2023年第6期1101-1114,共14页凌勋 雷德文 杨万祥 李小斌 阎建国 
国家重点基础研究发展计划(2014CB239002);中国石油集团科技重大专项(2019D-07)共同资助。
地下储层中存在介观尺度的裂缝是导致地震波的速度频散和能量衰减的一个重要原因。从Galvin介观裂缝模型出发,重构其低频极限和高频极限的表达形式,将频散关系施加到裂缝模型上构建依赖频率的裂缝柔度参数,建立了一种改进的介观尺度的...
关键词：介观尺度 岩石物理 频散关系 AVO特征 裂缝参数 合成记录 频变反射系数 
多种深度学习算法联合提高地震相分析及油气储层预测效果被引量：1
《科技和产业》2023年第22期262-267,共6页张鑫 雷德文 李献民 阎建国 黄闻露 
中国石油集团重大专项(2019D-07)。
联合使用多种深度学习算法,更好地挖掘地震数据中的隐蔽和有用信息,实现相互补充和优化,对于减少地震相分析结果的不确定性,具有重要意义。为此,提出了一种从标签训练到数据挖掘再到优化的全过程深度学习地震相分析的方法和流程。首先,...
关键词：地震相分析 机器学习 GAN 不确定性分析 油气储层预测 
基于机器学习属性建模地震响应特征数值模拟及分析被引量：1
《物探化探计算技术》2023年第1期28-35,共8页陈榆桂 阎建国 邓儒炳 王钰鹏 李辉 
中国石油油气地球物理前沿理论与技术课题(RIPOED-2020-JS-121)。
基于属性建模的数值模拟方法正在成为复杂地震响应特征分析的一种有力手段,这里在二维数值模拟方法研究中,提出和采用了基于多种信息的属性建模方法,包括将机器学习算法应用到属性建模中,利用U-net网络改进了低信噪比资料的断缝系统识...
关键词：属性建模 数值模拟 机器学习 地震响应特征 裂缝预测 
CNN算法的损失函数优化及在低信噪比资料中的应用被引量：2
《断块油气田》2023年第1期107-113,共7页李辉 阎建国 陈榆桂 孟辉 
深度学习CNN算法的核心之一是其利用损失函数完成反传机制达到各层网络之间的优化,因此,不同的损失函数及反传机制带来训练阶段人工神经网络模型不同的网络优化效果,其影响了机器学习算法的泛化能力及预测效果。基于此,文中提出了一种...
关键词：Unet 反传机制 惩罚系数 断层识别 损失函数 低信噪比资料 
叠前各向异性系数反演及在裂缝预测中的应用被引量：3
《物探与化探》2022年第4期968-976,共9页谢锐 阎建国 陈琪 
中石油科技重大专项(2019E-26)。
宽方位地震资料波场正演响应特征表明:地震纵波在地下地质体中传播时,反射系数在不同的方向具有明显的方位各向异性特征。利用方位各向异性进行裂缝预测已经成为国内外的研究热点之一。本文通过地震纵波随方位变化的正演响应特征分析,结...
关键词：正演响应 裂缝预测 宽方位地震资料 各向异性参数 叠前反演 
CNN标签数据迭代优化及在小断层识别中的应用被引量：4
《地球物理学进展》2022年第1期338-347,共10页周东红 李辉 阎建国 
标签数据的代表性及普适性是影响CNN算法精度及泛化程度的重要因素之一,目前基于CNN算法的断层识别方法大多使用理论标签数据.本文提出一种理论标签数据和实际标签数据迭代优化方法,最终得到了基于实测地震数据具有良好代表性又融入了...
关键词：机器学习 卷积神经网络 标签数据 断层识别 潜山储层 
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