【摘 要】
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传统喀斯特溶洞识别方法多解性强且效率低下,深度学习方法可以有效解决这一问题。喀斯特溶洞在地震波场上响应特征复杂,目标尺寸较小,训练样本难以获取,导致深度学习在应用于溶洞识别时具有诸多困难。面对些问题,本文提出了一套用于地震溶洞识别的"两步法"深度学习方法:首先通过U-Net模型对地震剖面上的串珠状异常反射进行识别;再根据"串珠"识别结果对地震数据进行小范围截取,输入至深度残差网络中,实现对实际溶洞
【机 构】
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中国地质大学地球物理与空间信息学院
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传统喀斯特溶洞识别方法多解性强且效率低下,深度学习方法可以有效解决这一问题。喀斯特溶洞在地震波场上响应特征复杂,目标尺寸较小,训练样本难以获取,导致深度学习在应用于溶洞识别时具有诸多困难。面对些问题,本文提出了一套用于地震溶洞识别的"两步法"深度学习方法:首先通过U-Net模型对地震剖面上的串珠状异常反射进行识别;再根据"串珠"识别结果对地震数据进行小范围截取,输入至深度残差网络中,实现对实际溶洞轮廓的预测。对于实际溶洞预测训练数据难以获取这一问题,本文提出了一种基于波动方程正演模拟的方法进行制备。将本文提出的方法应用于实际工区地震数据的溶洞预测,实验结果表明:本文提出的深度学习方法在地震溶洞识别与预测中具有良好的效果。
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