[发明专利]一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统在审
| 申请号： | 202011209057.4 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN114442163A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 张才;曾庆才;徐基祥;胡英;崔兴福;王春明;崔栋;刘卫东 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气股份有限公司 |
| 主分类号： | G01V1/34 | 分类号： | G01V1/34;G01V1/28;G01V1/36;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 薛平;周晓飞 |
| 地址： | 100007 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统，通过获取成像数据，从成像数据中提取原始散射成像数据；建立深度学习神经网络模型；通过正演模拟和偏移成像，得到用于训练深度学习神经网络模型的训练样本；利用所述训练样本训练深度学习神经网络模型，进行输入数据到输出数据的映射，其中，输入数据包含反射及散射波的成像数据，输出数据为散射波成像数据；利用训练完成的深度学习神经网络模型处理实际成像数据，得到散射成像数据；将散射成像数据乘以比例系数，并与原始散射成像数据相加，得到散射波成像结果，实现了从成像数据中直接提取散射成像，自动化程度高并且有效提高了散射成像精度和效率，为地震勘探提供有力的数据支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 深度 学习 进行 散射 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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