[发明专利]一种基于全卷积神经网络的震相特征识别波形反演方法有效
| 申请号： | 202010566725.2 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111723329B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 阮友谊;江文彬;奚成朋;王文闯 | 申请（专利权）人： | 南京大学;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F17/10 | 分类号： | G06F17/10;G06N3/0464;G06N3/084;G01V1/30;G01V1/28;G01V1/36;G01V1/24 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的震相特征识别波形反演方法，包括利用传统的震相筛选方法FLEXWIN初步筛选地震波时间窗口，并手动筛选质量较高的数据作为训练集，搭建全卷积神经网络，并用训练集对其进行训练。利用全卷积神经网络对地震波形数据进行震相识别和窗口划分。比较每个窗口内理论与观测数据的波形相似度，筛选符合拟合条件的波形进行波形反演。本发明通过全卷积神经网络震相特征识别技术，帮助解决波形反演中的波形窗口高效拾取问题并有效改善周期跳跃问题，提高波形反演的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 特征 识别 波形 反演 方法 | ||
【主权项】：
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