论文摘要
基于残差的优化卷积神经网络—深度残差网络(ResNet)能够对图像进行有效的识别分类。将深度残差网络应用于地震数据的初至识别,借助Hadoop分布式批处理计算系统和TensorFlow人工智能学习平台开发了基于残差网络深度学习的初至波自动拾取软件。采用不同地区、不同震源类型和不同地表的地震数据对深度残差神经网络模型进行训练和验证,最终得到一个精度较高的地震初至自动拾取网络模型。本文总结了深度残差网络的基本方法原理、初至波自动拾取软件实现的关键步骤、地震初至自动拾取网络模型的训练、并验证了拾取效果和效率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王君,帅威,龚莉,恽春华,李雪
关键词: 深度残差网络,地震初至波,自动拾取,训练和验证
来源: 石油工业计算机应用 2019年Z1期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 中国石油东方地球物理公司研究院资料处理中心
基金: 国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”下属的课题三:“陆上宽频高密度地震勘探配套技术(2017ZX05018-003)资助
分类号: P631.44
页码: 13-16
总页数: 4
文件大小: 2953K
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