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题名CNN算法的损失函数优化及在低信噪比资料中的应用
被引量：2
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作者
李辉
阎建国
陈榆桂
孟辉
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机构
成都理工大学地球物理学院
中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
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出处
《断块油气田》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期107-113,共7页
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文摘
深度学习CNN算法的核心之一是其利用损失函数完成反传机制达到各层网络之间的优化,因此,不同的损失函数及反传机制带来训练阶段人工神经网络模型不同的网络优化效果,其影响了机器学习算法的泛化能力及预测效果。基于此,文中提出了一种改进的带惩罚系数的损失函数,解决了在断层识别问题中因正负样本的数量高度不均衡导致的网络朝着错误方向收敛的问题。将其用于网络中指导训练,通过不同损失函数下的网络模型对理论数据和实际数据的识别结果,证明了这种方法的有效性和适用性。在低信噪比资料中的断层识别中,这种改进的优化网络,能够得到更稳定和更可靠的断层识别结果,为研究区潜山内幕小断层及断缝系统识别提供一种高效可靠的方法技术。
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关键词
Unet
反传机制
惩罚系数
断层识别
损失函数
低信噪比资料
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Keywords
Unet
back propagation mechanism
penalty coefficient
fault identification
loss function
low signal-to-noise ratio data
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分类号
TE132.14
[石油与天然气工程—油气勘探]
P618.13
[天文地球—矿床学]
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题名山前带低信噪比资料五维规则化技术研究与应用
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作者
张萌
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机构
中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
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出处
《长江信息通信》
2021年第4期23-25,共3页
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文摘
ZG地区山前带地区地表条件复杂多样,地下构造断裂发育,采集的原始单炮炮检点分布不均匀,资料干扰严重,信噪比极低,地震成像难度极大。五维规则化技术是基于傅里叶重构技术,能够适应任意不规则的观测系统,实现线域、点域、时间域、炮检距域、方位角域五维空间的插值,达到数据的规则化目的,该方法可以有效压制噪音、抑制空间假频。把该方法在低信噪比山前带资料进行应用,五维规则化技术有效地提高了资料的信噪比,极大地改善了剖面的成像效果。
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关键词
叠前去噪
五维规则化
山前带
低信噪比资料
复杂构造
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名一种从低信噪比地震资料中提取信号的方法
被引量：7
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作者
许自龙
宋林
夏洪瑞
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机构
中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
中国石油化工股份有限公司江汉石油管理局物探处物探研究中心
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期242-248,I0008,共8页
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文摘
采用改进的时空变小波阈值去噪与叠加技术相结合的方法实现从低信噪比地震资料中提取信号。为减小经典小波阈值去噪产生的过扼杀或过保留现象,选用中值与叠加结果对去噪结果进行约束,并以此为基础改进了经典小波阈值去噪方法。地震资料进行小波变换之后,对每一小波尺度下的各道的每一小波系数用改进方法去噪,然后小波重构,得到去噪后记录。应用多个小波重复上述操作,得到多道去噪后的记录,将这些多道记录叠加,实现增强信号的目的。理论分析及数据测试表明,该方法能从低信噪比地震资料中准确提取信号,且处理效果明显优于常规处理方法。
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关键词
低信噪比资料
信号提取
中值滤波
改进的小波阈值去噪
去噪
叠加技术
增强信号
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Keywords
low SNR data
signal extracting
median filtering
improved wavelet threshold denoising
suppressing noise
stacking technology
enhancing signal
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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