论文摘要
随着地震勘探技术和硬件设备的高速发展,地震数据采集已进入高精度、高密度、高效率阶段,采集资料质量评价的人工作业模式已不能完全满足实际生产的需要。虽然近年来也有地震资料品质定量化分析与实时监控软件陆续推出,并在野外生产中发挥了重要作用,但其评价模式仍以人为主观评价为前提,且不能很好地考虑到因不同地表、地下构造条件所造成的各属性之间的敏感性差异。本文综合利用地震属性之间的潜在关系,引入机器学习的方法,通过提取多种地震属性进行优化分析,建立符合野外地震资料特点的优化评价参数,进而通过机器学习方法建立地震资料品质评价模型,达到客观、自动化评价野外地震资料品质的目的。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 石翠翠,杨晶,徐维秀
关键词: 地震数据采集,高密度,地震属性,资料品质,机器学习,自动评价
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: 中石化石油工程地球物理有限公司胜利分公司
分类号: P631.44
页码: 1128-1131
总页数: 4
文件大小: 1285k
下载量: 198
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