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题名褶积神经网络高分辨率地震反演
被引量:24
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作者
张繁昌
刘汉卿
钮学民
代荣获
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机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
中国石化胜利油田物探研究院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1165-1169,5-6,共5页
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基金
国家"863"项目(2011AA060302)
国家"973"项目(2013CB228604)
中国石油大学(华东)研究生创新工程基金项目(YCX2014003)联合资助
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文摘
随着地震勘探精细化要求的提高,薄层及横向变化大的复杂储层反演越来越重要。而当前反演方法大多基于褶积模型,分辨率较低。本文提出了基于褶积神经网络的反演方法,该方法完全由数据驱动,不受褶积模型的限制。褶积神经网络具有层状结构,其输入输出之间的映射关系用褶积算子来描述,而非内积算子。基于褶积神经网络结构,本文给出了映射算子的优化算法,并将其应用到地震反演中。应用结果表明,通过褶积神经网络地震反演,可以获得比常规稀疏脉冲反演分辨率更高的地层波阻抗剖面。
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关键词
褶积神经网络
高分辨率
映射算子
数据驱动
地震反演
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Keywords
convolutional neural network,high resolution,mapping operators,data-driven,seismic inversion
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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