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面向地震波初至智能拾取的超分辨率深度残差方法研究
被引量：
5
1
作者
李建平
张硕伟
+3 位作者
丁仁
伟
麻晓敏
赵俐红
赵硕
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期251-262,共12页
针对常规语义分割网络在初至拾取中存在的精度低、泛化能力差等问题,基于U-Net网络,结合残差学习模块和亚像素卷积方法,构建了一种超分辨率深度残差网络的初至智能拾取方法(SD-Net)。该方法使用具有跳跃连接的U型网络融合地震数据的多...
针对常规语义分割网络在初至拾取中存在的精度低、泛化能力差等问题,基于U-Net网络,结合残差学习模块和亚像素卷积方法,构建了一种超分辨率深度残差网络的初至智能拾取方法(SD-Net)。该方法使用具有跳跃连接的U型网络融合地震数据的多尺度信息,通过端到端的训练方式简化工作。首先,在SD-Net的下采样阶段引入残差学习模块,克服深层网络退化问题,有效提高对地震数据的学习能力;其次,上采样阶段采用亚像素卷积方法,通过卷积和多通道间的像素重组实现特征图超分辨率重建,以更高精度定位初至;另外,利用迁移学习将模型应用于中、低信噪比模拟数据,仅需少量标注数据即可训练得到最优初至拾取模型。实际算例表明:与U-Net方法相比,SD-Net训练效率明显提高;网络模型具有更高准确率和鲁棒性;迁移学习模型预测的结果验证了SD-Net具有较强的泛化能力;该方法在实际生产应用中对实现高效、准确的初至智能拾取具有重要意义。
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关键词
初至拾取
U-Net
残差学习模块
亚像素卷积方法
SD-Net
迁移学习
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职称材料
联合改进STA/LTA与MLoG算子的微震P波到时自动拾取方法
被引量：
7
2
作者
王议迎
丁仁
伟
+3 位作者
李建平
赵俐红
赵硕
张硕伟
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期1-10,共10页
在非常规低渗油气藏开发过程中,微震P波震相到时的精确拾取是实时监测诱导水力压裂动态变化的一项关键技术。然而,传统的STA/LTA震相拾取方法存在低效率、低精度等问题。为提高低信噪比微震事件到时拾取的准确性和分辨率,提出一种联合...
在非常规低渗油气藏开发过程中,微震P波震相到时的精确拾取是实时监测诱导水力压裂动态变化的一项关键技术。然而,传统的STA/LTA震相拾取方法存在低效率、低精度等问题。为提高低信噪比微震事件到时拾取的准确性和分辨率,提出一种联合改进型STA/LTA算法和MLoG算子的微震P波震相到时自动拾取方法。先通过MLoG算子对微震数据进行滤波处理,以提高信号的信噪比;再利用改进的特征函数计算STA/LTA拾取微震P波到时。模拟数据和实际数据的验算结果表明,本方法不仅可实现低信噪比微震数据P波到时的自动拾取,而且所拾取的P波到时精度高、鲁棒性强。
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关键词
改进型STA/LTA
MLoG算子滤波
特征函数
低信噪比
P波到时
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职称材料
题名
面向地震波初至智能拾取的超分辨率深度残差方法研究
被引量：
5
1
作者
李建平
张硕伟
丁仁
伟
麻晓敏
赵俐红
赵硕
机构
山东科技大学地球科学与工程学院
山东省物化探勘查院
海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期251-262,共12页
基金
山东省自然科学基金项目“基于混合模型深度神经网络的多波地震油气藏特征提取与识别”(ZR202103050722)资助。
文摘
针对常规语义分割网络在初至拾取中存在的精度低、泛化能力差等问题,基于U-Net网络,结合残差学习模块和亚像素卷积方法,构建了一种超分辨率深度残差网络的初至智能拾取方法(SD-Net)。该方法使用具有跳跃连接的U型网络融合地震数据的多尺度信息,通过端到端的训练方式简化工作。首先,在SD-Net的下采样阶段引入残差学习模块,克服深层网络退化问题,有效提高对地震数据的学习能力;其次,上采样阶段采用亚像素卷积方法,通过卷积和多通道间的像素重组实现特征图超分辨率重建,以更高精度定位初至;另外,利用迁移学习将模型应用于中、低信噪比模拟数据,仅需少量标注数据即可训练得到最优初至拾取模型。实际算例表明:与U-Net方法相比,SD-Net训练效率明显提高;网络模型具有更高准确率和鲁棒性;迁移学习模型预测的结果验证了SD-Net具有较强的泛化能力;该方法在实际生产应用中对实现高效、准确的初至智能拾取具有重要意义。
关键词
初至拾取
U-Net
残差学习模块
亚像素卷积方法
SD-Net
迁移学习
Keywords
first-arrival pickup
U-Net
residual learning module
subpixel convolution method
SD-Net
transfer learning
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
联合改进STA/LTA与MLoG算子的微震P波到时自动拾取方法
被引量：
7
2
作者
王议迎
丁仁
伟
李建平
赵俐红
赵硕
张硕伟
机构
山东科技大学地球科学与工程学院
青岛海洋科学与技术国家实验室
海洋矿产资源评价与探测技术国家功能实验室
山东省物化探勘查院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期1-10,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41104077)。
文摘
在非常规低渗油气藏开发过程中,微震P波震相到时的精确拾取是实时监测诱导水力压裂动态变化的一项关键技术。然而,传统的STA/LTA震相拾取方法存在低效率、低精度等问题。为提高低信噪比微震事件到时拾取的准确性和分辨率,提出一种联合改进型STA/LTA算法和MLoG算子的微震P波震相到时自动拾取方法。先通过MLoG算子对微震数据进行滤波处理,以提高信号的信噪比;再利用改进的特征函数计算STA/LTA拾取微震P波到时。模拟数据和实际数据的验算结果表明,本方法不仅可实现低信噪比微震数据P波到时的自动拾取,而且所拾取的P波到时精度高、鲁棒性强。
关键词
改进型STA/LTA
MLoG算子滤波
特征函数
低信噪比
P波到时
Keywords
improved STA/LTA
MLoG operator filtering
characteristic function
low signal-to-noise ratio
P-wave arrival time
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向地震波初至智能拾取的超分辨率深度残差方法研究
李建平
张硕伟
丁仁
伟
麻晓敏
赵俐红
赵硕
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
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职称材料
2
联合改进STA/LTA与MLoG算子的微震P波到时自动拾取方法
王议迎
丁仁
伟
李建平
赵俐红
赵硕
张硕伟
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
7
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职称材料
已选择
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引证文献
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