[发明专利]基于卷积神经网络深度学习的反射波形反演方法和系统有效
| 申请号： | 202210357986.2 | 申请日： | 2022-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN114706119B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 王彦飞;吴毓朗 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地质与地球物理研究所 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/30;G01V1/36;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 马泽伟 |
| 地址： | 100000 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络深度学习的反射波形反演方法和系统，包括：对原始地震数据进行预处理，得到初始速度模型；区块化步骤：通过将初始速度模型区块化为空间相关且连接不相交的特征集，创建速度模型基；基于速度模型基，生成训练集；基于训练集对预设卷积神经网络进行训练，得到训练之后的卷积神经网络；以初始速度模型和初始逆时偏移图像作为输入，利用训练之后的卷积神经网络进行预测，得到预测速度模型；判断基于预测速度模型正演模拟的地震数据，与原始地震数据之间的误差是否小于预设阈值；如果否，则将预测速度模型作为新的初始速度模型，并返回执行区块化步骤。本发明缓解了现有技术中存在的预测的速度模型不准确的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 深度 学习 反射 波形 反演 方法 系统 | ||
【主权项】：
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