[发明专利]一种基于轻量级网络的地震相识别方法有效
| 申请号： | 202110993104.7 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113703045B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 王峣钧;刘桃 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G01V1/40;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级网络的地震相识别方法，包括以下步骤：S1、获取数据标签：在平面上对多口井进行连线，根据连线位置垂直向下获取每口井的地震剖面数据，采用归一化方法将地震剖面数据缩放到0‑255区间，最终处理成单通道的灰度图像形式；根据测井上的分界线，定义数据标签；S2、获取训练数据：使用滑动窗口对灰度图像进行图像裁剪，得到一系列具有标签信息的子图像；S3、训练地震相网络识别模型：利用子图像训练地震相网络识别模型；S4、利用S3训练的网络模式识别地震相数据。本发明引入了深度学习领域的基于MobileNetv2轻量级网络骨干的deeplabv3+网络框架，在网络训练中能够适应小样本的数据标签，提取不同尺度的地震相信息，提高地震相预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 网络 地震 相识 方法 | ||
【主权项】：
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