【摘 要】
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地震数据中的低频信息能够提高地震分辨率与成像精度,改善反演质量,“低频阴影”可作为烃类指示的依据,用于油气藏的预测,因此地震数据处理中对低频信息的保护和重建具有重要意义。本论文利用深度学习网络对地震低频数据外推进行系统研究,有效建立高低频数据间的非线性关系,利用模拟数据作为样本挖掘低频与高频数据的隐形关系,从而实现低频地震数据的外推与重建。在深入分析深度学习网络优缺点与适用性基础上,搭建基于深度卷
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地震数据中的低频信息能够提高地震分辨率与成像精度,改善反演质量,“低频阴影”可作为烃类指示的依据,用于油气藏的预测,因此地震数据处理中对低频信息的保护和重建具有重要意义。本论文利用深度学习网络对地震低频数据外推进行系统研究,有效建立高低频数据间的非线性关系,利用模拟数据作为样本挖掘低频与高频数据的隐形关系,从而实现低频地震数据的外推与重建。在深入分析深度学习网络优缺点与适用性基础上,搭建基于深度卷积神经网络的地震数据低频外推模型,采用Marmousi速度模型正演数据作为低频外推模型的数据集,有效实现地震数据低频外推功能。分析不同卷积层数、不同样本数据对于模型外推低频数据准确度的影响。对低频外推模型做泛化性分析,测试模型在数据集更换频率、测试集采用不同处理方式、更换数据域等情况下的适用性,为将基于深度学习的地震数据低频外推方法应用到实际地震资料提供良好借鉴意义。
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