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一种基于深度神经网络的初至能量边界拾取方法及系统 

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申请/专利权人:中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司

摘要:本发明提供的一种基于深度神经网络的初至能量边界拾取方法及系统,拾取方法包括:正演生成不同的合成炮记录;为所述合成炮记录添加噪声,制作合成数据样本集;搭建适合初至拾取的网络模型,对所述合成数据样本集进行训练、验证及测试,并调整网络参数至获得最优模型;根据所述最优模型对数据预处理后的真实地震数据进行预测,获得预测地震结果;根据所述预测地震结果优化语义分割网络,优化深度学习算法,获得最终网络结构;采用所述最终网络结构实现对初至波的拾取。本发明将图像处理领域的语义分割技术用于地震资料的初至拾取,搭建适合初至拾取的网络模型,提升网络模型泛化能力、初至拾取的准确率以及效率。

主权项:1.一种基于深度神经网络的初至能量边界拾取方法,其特征在于,所述拾取方法包括:正演生成不同的合成炮记录;为所述合成炮记录添加噪声,制作合成数据样本集;搭建适合初至拾取的网络模型,对所述合成数据样本集进行训练、验证及测试,并调整网络参数至获得最优模型;根据所述最优模型对数据预处理后的真实地震数据进行预测,获得预测地震结果;根据所述预测地震结果优化语义分割网络,优化深度学习算法,获得最终网络结构;采用所述最终网络结构实现对初至波的拾取。

全文数据:

权利要求:

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