【摘 要】
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1.引言高质量地震初至是解决近地表地震资料静校正问题的基础,尤其在近地表变化较为剧烈的复杂地区,并且可用来作为层析静校正或全波形反演的输入。然而传统的初至拾取方法效
【机 构】
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中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室; 中国石油大学(北京)克拉玛依校区; 中国石油东方地球物理公司研究院;
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<正>1.引言高质量地震初至是解决近地表地震资料静校正问题的基础,尤其在近地表变化较为剧烈的复杂地区,并且可用来作为层析静校正或全波形反演的输入。然而传统的初至拾取方法效率低、时间久、耗费大;深入学习技术是一种低成本、高效率的方法,能够提高初至拾取精确度。随着越来越复杂网络结构的出现,需要重新思考网络中的偏差与权衡问题。因此,本文比较了三种用于图像分割的U-net神经网络变体。实验结果表明,采用简化但微调的模型,可以较复杂模型获得更精确的结果。
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