论文摘要
机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等诸多领域取得了突破性的成果。2014年提出的生成对抗网络(GAN),被认为是近10年来机器学习方法最重要的进展之一,其在图像合成和超分辨率重建等许多任务上都优于传统方法。GAN的核心在于它能够对任意复杂的数据分布进行建模,无论是自然图像还是测井曲线,高分辨率样本可以通过对GAN模型采样获得。本文提出了一种基于GAN先验的高分辨率地震反演方法。通过设计GAN架构网络,训练GAN来对测井数据分布建模,利用其提供的高分辨率样本作为反演算法的先验。为了有效地利用这些先验信息,采用投影梯度下降算法对地震数据进行迭代拟合,将低分辨率样本投影到GAN定义的高分辨率先验样本集中,获得高分辨率反演结果。利用薄互层模型验证了该方法的可行性与优越性,实验表明与传统方法相比,该方法具有较高的反演精度、分辨率和更快的收敛速度。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 李祺鑫,罗亚能
关键词: 生成对抗网络,地震反演,高分辨率
来源: 中国石油学会2019年物探技术研讨会 2019-09-09
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 地质学,地球物理学
单位: 中海油研究总院中国石油大学(北京)
分类号: P631.4
页码: 1475-1478
总页数: 4
文件大小: 780k
下载量: 191
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