【技术实现步骤摘要】
利用绕射波监测海域碳封存项目CO2泄露情况的方法及装置
[0001]本专利技术涉及监测
，具体涉及一种利用绕射波监测海域碳封存项目CO2泄露情况的方法及装置。
技术介绍
[0002]CO2排放引发的全球变暖问题已经引起了世界各国的关注，减少CO2的排放已经成为共识。各国学者在考虑安全性，经济性和技术性之后，普遍认为，通过捕获CO2并把它封存到地下地质体中是减弱温室气体的一种有效手段。在世界范围内，已有多个CO2封存项目正在运行。用于封存CO2的地质体包括陆地上不可采煤层、废弃的油气田、咸水层等，在海域盆地封存CO2日益受到重视。
[0003]CO2封存涉及社会效应，经济效应，生态环境安全，公众的理解等多个方面是一项非常复杂的工作，而且花费昂贵。为保证项目的安全性，持久性和有效性，必须要对封存在地下地质体中的CO2进行科学严格的监测，为整个项目的成功提供保证。
[0004]CO2地质封存监测通常需要采用多种技术。在不同的阶段，采用不用的技术。有些阶段还需要同时采用多种技术。这些技术包括地球物理，地球化学，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种利用绕射波监测海域碳封存项目CO2泄露情况的方法，其特征在于，包括：对所采集到的目标监测海域的二维海面多道地震数据进行预处理，得到预处理后的地震数据；基于预处理后的地震数据，进行偏移速度分析，得到偏移成像速度；将预处理后的地震数据输入到训练好的深度学习神经网络模型中，分离得到绕射波数据；把绕射波数据和偏移成像速度当做成像的输入数据，进行成像处理，得到最终的绕射波成像结果；基于绕射波成像的结果，确定泄露区的范围。2.如权利要求1所述的利用绕射波监测海域碳封存项目泄露情况的方法，其特征在于，所述深度学习神经网络模型通过如下方式进行训练构建：收集目标监测海域已知的地质构造信息，速度和密度信息，以建立背景速度模型，记为；针对泄露区的速度参数特征和几何参数特征，在背景速度模型上添加泄露区，得到包含泄露区的速度模型,记为；将包含泄露区的速度模型和其对应的背景速度模型组成一组模型，记为；通过改变背景速度模型中的速度值的大小，获得若干的模型组，每一组模型组都包含一个泄露区速度模型及其对应的一个背景速度模型，记为；对每一组模型的两个速度模型分别进行数值正演模拟工作，获得数值模拟的炮记录，分别记为和；把包含绕射波的炮记录当做输入数据，不包含绕射波的炮记录当做目标数据，按深度学习神经网络模型需要的格式进行组织，以此构成标签数据；构建多层卷积神经网络模型；把标签数据分为分成训练数据和测试数据，其中训练数据用于训练神经网络，找到最优的神经网络模型，而测试数据用于评估训练得到的神经网络模型的泛化能力，确定没有过拟合和欠拟合的问题。3.如权利要求2所述的利用绕射波监测海域碳封存项目泄露情况的方法，其特征在于，每一组模型的两个速度模型分别进行数值正演模拟时...
【专利技术属性】
技术研发人员：付玉通，赵若思，刘斌，秦越，王嘹亮，吴庐山，崔振昂，郭旭东，袁玮琳，路东宇，郭丽华，
申请(专利权)人：广州海洋地质调查局，
类型：发明
国别省市：
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