【摘 要】
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不同于传统的深度学习反演方法,文中提出一种基于先验约束的深度学习地震波阻抗反演方法:参照地震相类型分割待反演区域,且将区域分割结果作为一种明确的空间约束条件监控网
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;东方地球物理公司研究院地质研究中心,河北涿州072751
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不同于传统的深度学习反演方法,文中提出一种基于先验约束的深度学习地震波阻抗反演方法:参照地震相类型分割待反演区域,且将区域分割结果作为一种明确的空间约束条件监控网络模型的反演过程;将蕴含丰富低频信息的初始模型作为一种标签以丰富反演结果的低频信息;并使用一种强抗噪性激活函数提高网络模型对噪声数据的适应能力.为降低标签数据的获取难度并保证网络的反演精度,还采取半监督学习方式对网络模型进行训练.将所提方法应用于Marmousi 2模型,测试结果表明反演效果良好且具有较强抗噪性能;随后将该方法成功地应用于M油田实际勘探数据.
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