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题名基于全卷积残差收缩网络的地震波阻抗反演
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作者
王康
刘彩云
熊杰
王永昌
胡焕发
康佳帅
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机构
长江大学电子信息学院
长江大学信息与数学学院
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出处
《物探与化探》
CAS
北大核心
2023年第6期1538-1546,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62273060、61673006)
长江大学大学生创新创业项目(Yz2022055)。
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文摘
卷积神经网络对地震波阻抗反演已经能取得不错的效果,但反演精度、抗噪声性能有待提高,针对此问题,本文提出了一种基于带逐通道阈值的全卷积残差收缩网络(FCRSN-CW)的地震波阻抗反演方法。该方法首先在残差网络的结构上加入了“注意力机制”和“软阈值化”构成反演网络,然后用波阻抗数据通过正演计算得到合成地震数据集,接着用该数据集训练全卷积残差收缩网络,最后将地震数据输入到训练好的网络中,直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该网络能准确地反演出波阻抗,具有良好的学习能力和抗噪声性能。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决地震波阻抗反演问题。
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关键词
卷积神经网络
波阻抗反演
全卷积收缩网络
逐通道阈值
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Keywords
convolutional neural network
wave impedance inversion
fully convolutional shrinkage network
channel-wise threshold
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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