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基于深度学习的地震岩性识别

王崇名  王兴建  廖万平  李卿武  张俊杰  
【摘要】:正1.引言在油气勘探与开发研究中,利用地震数据预测岩性是十分具有价值的。然而由于地震数据的噪音,以及有限带宽的子波,预测结果的准确性与分辨率会受到影响。深度学习成功应用于许多领域,并且带来了革命性的进展,比如计算机视觉与自然语言处理领域。传统的机器学习方法在勘探地震领域已经有所应用,然而深度学习方法还在研究之中。本文介绍了如何使用卷积神经网络(CNN)来训练地震数据。通过使用小波变换可以将一维信号转换为二维的时频图,从而可以获得适合二维卷积神经网络训练的数据。小波变换也可以充分利用地震数据中各个频率的信息。

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