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局部斜率估计的深度神经网络算法探索及分析

郭锐  杨飚  袁世洪  文若冲  赵海英  
【摘要】:地震的局部斜率属性可以局部地表征地震资料的特征,已被广泛地应用到地震数据解释中。Fomel以预测误差滤波器的基础上,利用平面波分解滤波器估计出局部斜率参数,并将其应用于断层检测、绕射波分离以及地震成像中,得到了较好的结果。随着智能技术的发展,深度学习开始用于局部属性估计,最新的文献通过大量制作样本标签,实现了局部斜率的高效估计。本文通过局部斜率这一属性的在基于平面波分解物理意义,探索并设计实现了无监督的深度神经网络估计模型,同时在模型和实际数据上测试了该方法的应用效果。实验结果表明该方法不需要预先制作样本标签,对不同数据具备更广泛的适用性。另外在具体效果的提升方面尚需要进一步探索。

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