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基于深度迁移学习的压裂井中微地震震相初至拾取方法

张逸伦  喻志超  何川  
【摘要】:近年来基于数据驱动的深度学习方法被广泛应用于各种地震学研究中,尤其在震相拾取方面取得了较好的效果。该类方法的应用效果取决于是否可获取足够精确标记的震相样本以提取波形泛化特征,但当面对小样本量问题或跨区域迁移场景时存在泛化能力差的缺陷。本文提出基于深度迁移学习的井中微地震震相拾取方法,该方法利用全卷积U-Net模型具备可处理变尺寸输入的特点,使用少量样本微调已有的震相拾取预训练模型,实现不同井压裂监测的微地震事件震相的初至拾取迁移。实际资料处理结果表明,与直接利用预训练模型拾取震相相比,该方法仅利用少量震相样本即可达到理想的精度,有效地降低了标注成本且避免了重复训练从而节省时间。

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