WO2026073521 - A SHALE FRACTURE SEISMIC IDENTIFICATION METHOD BASED ON 3D U-NETCONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK COMBINED WITH ANT TRACKING
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2026/073521
Publication Date
09.04.2026
International Application No.
PCT/CN2025/131920
International Filing Date
31.10.2025
Title **
[English]
A SHALE FRACTURE SEISMIC IDENTIFICATION METHOD BASED ON 3D U-NETCONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK COMBINED WITH ANT TRACKING
[French]
PROCÉDÉ D'IDENTIFICATION SISMIQUE DE FRACTURES DE SCHISTE BASÉ SUR UN RÉSEAU DE NEURONES CONVOLUTIF U-NET 3D COMBINÉ À UN SUIVI DE FOURMIS
Applicants **
SUN, Zhiyuan
ZHANG, Jiachang
Inventors
SUN, Zhiyuan
ZHANG, Jiachang
MA, Cunfei
LI, Tao
XU, Shouyu
Priority Data
202411656926.6
19.11.2024
CN
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
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International Searching Authority |
CNIPA
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Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Natural Person
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1574 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8715 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 1836 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1394 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5340 |
Total:
18,859
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Abstract[English]
A shale fracture seismic identification method based on a 3D U-Net convolutional neural network combined with ant tracking is disclosed. The method establishes a geological model of shale fractures using single-well data and performs seismic forward modeling to determine the advantageous frequency band for fracture identification. Spectral-peak decomposition is applied to obtain the advantageous frequency-band data volume, which is processed using a 3D U-Net convolutional neural network and ant-tracking computation to generate a 3D U-Net Ant Tracking volume. The results are verified using microseismic data, and along-layer attributes of the 3D U-Net Ant Tracking volume are extracted to determine the regional planar distribution characteristics of shale fractures. The method effectively reduces exploration costs by combining single-well and seismic data, significantly improves seismic resolution through integrated application of seismic forward modeling, spectral-peak decomposition, and advantageous frequency-band data computation, and expands the range of fracture identification by extracting along-layer slices from the data volume.[French]
L'invention concerne un procédé d'identification sismique de fractures de schiste basé sur un réseau de neurones convolutif U-Net 3D combiné à un suivi de fourmis. Le procédé établit un modèle géologique de fractures de schiste à l'aide de données monopuits et effectue une modélisation directe sismique pour déterminer la bande de fréquences avantageuse pour l'identification de fractures. Une décomposition de pics spectraux est appliquée pour obtenir le volume de données de la bande de fréquences avantageuse, qui est traité à l'aide d'un réseau de neurones convolutif U-Net 3D et d'un calcul de suivi de fourmis pour générer un volume de suivi de fourmis U-Net 3D. Les résultats sont vérifiés à l'aide de données microsismiques, et des attributs le long de couches du volume de suivi de fourmis U-Net 3D sont extraits pour déterminer les caractéristiques de distribution planes régionales de fractures de schiste. Le procédé réduit efficacement les coûts d'exploration par combinaison de données monopuits et sismiques, améliore considérablement la résolution sismique par application intégrée d'une modélisation directe sismique, d'une décomposition de pics spectraux et d'un calcul de données de bande de fréquence avantageuse, et étend la plage d'identification de fractures par extraction de tranches le long de couches à partir du volume de données.