[发明专利]数据与智能优化双驱动的深度学习地震波阻抗反演方法有效
申请号: | 202110998575.7 | 申请日: | 2021-08-27 |
公开(公告)号: | CN113740903B | 公开(公告)日: | 2022-12-09 |
发明(设计)人: | 高照奇;杨唯;高静怀;张金淼;杨涛;王清振;丁继才;姜秀娣;孙文博;赵小龙 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G01V1/28 | 分类号: | G01V1/28;G01V1/30;G06N3/08 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 高博 |
地址: | 710049 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种数据与智能优化双驱动的深度学习地震波阻抗反演方法,利用全局优化方法对一部分叠后地震数据进行波阻抗反演,并用反演所得数据预训练深度学习网络学习由地震数据到波阻抗的映射关系;利用预训练好的网络引导全局优化方法反演另一部分地震数据的波阻抗数据,加速其收敛到最优解,并用获取的最优解对深度学习网络进行优调;用优调后的深度学习网络,高效实现大规模三维地震数据的波阻抗模型反演。本发明极大地提升了波阻抗模型的反演效率,在计算成本可承担的情况下,实现了使全局优化方法在大规模波阻抗反演问题中的应用成为可能这一巨大突破。 | ||
搜索关键词: | 数据 智能 优化 驱动 深度 学习 地震波 阻抗 反演 方法 | ||
【主权项】:
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