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题名基于改进的傅里叶神经算子数值求解频率域声波方程
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作者
潘代英
何清龙
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机构
贵州大学
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出处
《运筹与模糊学》
2023年第6期5978-5990,共13页
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文摘
在许多应用中,频率域声波方程的数值求解发挥着重要作用,如医学成像和地震勘探。传统的频率域声波方程求解方法,如有限差分法、有限元法等,通常具有参数依赖性,导致计算成本高昂。本文提出了一种结合残差网络(ResNet)和傅里叶神经算子(FNO)的神经网络方法(RFNO),以快速求解频域声波方程。RFNO可以学习从速度参数函数空间到波场函数空间的映射。因此,当神经网络经过适当训练后,对于不同的速度可以快速高效给出波动方程的近似解。基于简单分层模型和Marmousi模型数据集进行的数值实验,以验证RFNO的有效性。数值结果表明,RFNO在计算效率方面表现出良好的性能。因此,在反问题求解过程中,RFNO是非常具有竞争力的一种正问题求解器。
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关键词
频率域声波方程
傅里叶神经算子
函数空间
MARMOUSI模型
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演
被引量:1
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作者
王豆豆
王守东
邹少峰
高艳霞
刘晗
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机构
中国石化石油物探技术研究院
中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期351-359,I0005,共10页
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基金
国家科技重大专项“不同缝洞储集体地震识别与预测技术”(2016ZX05014-001)
“宽方位地震数据规则化与有效信号增强方法研究与应用”(2016ZX05024-001-004)联合资助。
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文摘
有限差分对比源反演(FDCSI)是一种解决逆散射问题的方法,该方法在反演中背景模型保持不变,只进行一次全正演计算,减少了计算量。FDCSI将逆散射问题转化为优化问题,采用常规共轭梯度法优化目标泛函,但收敛速度较慢,影响反演效率。为此,在研究频率域声波方程有限差分对比源反演方法的基础上,提出了基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演方法,提高了反演效率。混合快速共轭梯度法是在快速迭代收缩阈值算法基础上改进得到的优化方法,该方法适用于有限差分对比源反演,在不增加单次迭代计算量的基础上加速目标泛函收敛,保证了对比源反演算法的快速稳定收敛。
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关键词
逆散射
对比源反演
频率域声波方程
快速迭代收缩阈值算法
混合快速共轭梯度法
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Keywords
inverse scattering
contrast source inversion
acoustic wave equation in frequency domain
fast iterative shrinkage thresholding algorithm
hybrid fast conjugate gradient method
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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