【摘 要】
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地震波传播速度作为地震勘探的核心参数,其作用贯穿地震勘探过程始终。构建合理精确的速度模型,是地震高精度偏移成像、数据处理及解释等勘探技术的重要基础。当前的速度建模策略受目标地质体的限制,计算周期长、计算成本高且受人为主观因素影响严重,对于复杂地质构造的适应性较差,严重制约了油气资源的勘探开发。因此,亟需一种高效精确的速度建模方法,来提高地震数据处理效率,增强成像质量。本文将深度学习技术运用到地震资
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(基于多尺度深度学习的地震勘探速度建模方法研究); 东北石油大学自然科学基金项目(基于自适应卷积神经网络的地震速度建模方法研究)
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地震波传播速度作为地震勘探的核心参数,其作用贯穿地震勘探过程始终。构建合理精确的速度模型,是地震高精度偏移成像、数据处理及解释等勘探技术的重要基础。当前的速度建模策略受目标地质体的限制,计算周期长、计算成本高且受人为主观因素影响严重,对于复杂地质构造的适应性较差,严重制约了油气资源的勘探开发。因此,亟需一种高效精确的速度建模方法,来提高地震数据处理效率,增强成像质量。本文将深度学习技术运用到地震资料处理中,研究构建高精度的速度模型。主要研究内容如下:1.基于改进遗传算法的自适应神经网络架构研究。针对传统深度学习,采用的深度神经网络大多是由相关领域专家手动设计,高度依赖专家经验,耗时耗力,存在参数较多,模型较大等冗余问题。本文提出一种基于改进遗传算法的神经网络架构搜索算法（GA-CNN）,通过二维编码方案将卷积神经网络编码成染色体,结合改进的遗传算子,搜索得到全局最优网络架构。通过实验对比分析,GA-CNN算法在多个图像分类任务上的表现不仅优于许多传统算法,而且与其他进化搜索算法相比也具有一定的优势。2.基于改进全卷积神经网络的速度建模研究。地震勘探领域的深度神经网络设计存在地质特征学习困难等问题,尤其是对于图像分割类的地震勘探任务,容易造成部分纹理细节丢失。本文以CIFAR-10数据集作为代理任务,结合GA-CNN算法搜索出具有全局最优特征提取能力的神经网络架构作为全卷积神经网络的编码器部分,构建速度建模全卷积神经网络（VNB-FCN）,直接从地震数据中提取地质特征建立高精度速度模型。与传统速度建模方法对比,VMB-FCN模型有效避免了神经网络对标准地震数据集的过度依赖问题,同时提高了地震勘探速度建模的精度和效率。3.基于Qt的深度学习速度建模系统开发。本文结合实际速度建模应用,利用深度学习速度建模方法,开发了基于Qt的深度学习速度建模系统。针对系统各个功能模块,优化了速度建模流程,实现了速度建模任务的可视化操作,提高了地震速度建模业务效率。
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