基于生成对抗网络地震数据超分辨率重建方法

基于生成对抗网络地震数据超分辨率重建方法

论文摘要

生成对抗网络作为"近年来机器学习领域最酷的想法",在其它领域得到了很好的发展和应用。考虑到地震道之间波形特征复杂的关系,我们设计了优化的生成对抗网络架构,用于实现稀疏地震数据超分辨率重建。生成对抗网络由生成网络和对抗网络组成。为了让生成对抗网络更好地捕获地震数据的特征,将残差网络、卷积神经网络应用于生成对抗网络中的生成网络和判别网络。实验结果表明研究方法优于传统的方法,而且在地震数据超分辨重建的过程中也同时压制了稀疏地震数据中的噪声。

论文目录

文章来源

类型: 国内会议

作者: 蔡涵鹏,李会强,秦情,胡浩炀

关键词: 稀疏地震数据,超分辨率,生成对抗网络,残差网络,卷积神经网络

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,信息科技

专业: 地质学,地球物理学,自动化技术

单位: 电子科技大学资源与环境学院电子科技大学信息地学中心

分类号: P631.44;TP181

页码: 1547-1550

总页数: 4

文件大小: 904k

下载量: 225

相关论文文献

  • [1].基于深度卷积神经网络的地震数据局部信噪比估计[J]. 地球物理学报 2020(01)
  • [2].地震数据研究分析[J]. 电子世界 2020(08)
  • [3].地震数据上云端[J]. 国企管理 2020(12)
  • [4].混采地震数据高效高精度分离处理方法研究进展[J]. 石油物探 2020(05)
  • [5].地震数据低频补偿方法研究及应用[J]. 中国石油和化工标准与质量 2019(19)
  • [6].海量低频地震数据快速质量控制技术[J]. 物探装备 2017(01)
  • [7].石油行业勘探地震数据资料管理模式研究[J]. 电子技术与软件工程 2017(15)
  • [8].基于波场延拓和反演的变深度缆地震数据鬼波压制方法[J]. 石油地球物理勘探 2017(05)
  • [9].曲波域不规则地震数据提高分辨率技术研究[J]. CT理论与应用研究 2017(06)
  • [10].地震数据时域滤波方法研究[J]. 重庆科技学院学报(自然科学版) 2020(02)
  • [11].中国历史地震数据的点格局分析[J]. 甘肃科技 2020(01)
  • [12].地震数据分频谱蓝化算子计算方法及应用[J]. 北京信息科技大学学报(自然科学版) 2020(01)
  • [13].地震数据灾备中心组网设计与安全维护探讨[J]. 网络安全技术与应用 2020(07)
  • [14].基于压缩感知理论的地震数据降噪方法[J]. 地球物理学进展 2019(03)
  • [15].地震数据的质控管理研究[J]. 中国管理信息化 2018(02)
  • [16].井地联合地震数据反褶积[J]. 石油地球物理勘探 2017(01)
  • [17].地震数据的稀疏高斯束分解方法[J]. 地球物理学报 2013(11)
  • [18].基于扩散滤波方法的地震数据修复技术[J]. 计算物理 2014(04)
  • [19].主成分分析和字典学习联合地震数据去噪方法[J]. 世界地质 2020(03)
  • [20].随采地震数据质量定量评价[J]. 煤田地质与勘探 2019(03)
  • [21].论地震数据的特性及其质量控制[J]. 中国管理信息化 2018(11)
  • [22].基于组结构字典稀疏表示的地震数据随机噪声压制[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版) 2017(02)
  • [23].利用波阻抗反演重构地震数据提高煤层厚度预测精度[J]. 矿业安全与环保 2016(05)
  • [24].基于稀疏约束的地震数据高效采集方法理论研究[J]. 地球物理学报 2016(11)
  • [25].跨平台地震数据质量控制软件系统[J]. 中国管理信息化 2014(11)
  • [26].时移地震数据重复性度量及一致性分析方法[J]. 物探化探计算技术 2012(02)
  • [27].基于稀疏约束和多源激发的地震数据高效采集方法[J]. 地球物理学报 2017(09)
  • [28].基于字典学习的地震数据随机噪声压制算法[J]. 数学的实践与认识 2017(09)
  • [29].基于稀疏变换的地震数据重构方法[J]. 物探与化探 2013(01)
  • [30].海量地震数据移动存储设备的现状分析[J]. 物探装备 2013(05)

标签:;  ;  ;  ;  ;  

基于生成对抗网络地震数据超分辨率重建方法
下载Doc文档

猜你喜欢