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题名基于轻量化U⁃Net的高效地震速度反演方法
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作者
张岩
王海潮
姚亮亮
陈柏汉
李新月
孟德聪
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学人工智能能源研究院
中海油田服务股份有限公司油田技术事业部
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出处
《石油地球物理勘探》
北大核心
2025年第4期817-827,共11页
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基金
东北石油大学特色科研团队项目“智慧油田信息处理创新团队”(2023TSTD‑04)资助。
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文摘
智能地震速度反演是当前地震勘探中的热点、难点,然而复杂的深度学习网络结构对硬件设备的算力要求较高,限制了模型在数据量大和时效性要求高的场景中的应用。为了解决上述问题,根据特征工程和模型轻量化的思想改进了U‑Net,提出适用于GPU的反演网络U‑Net vG和适用于CPU的反演网络U‑Net vC。首先分析速度反演网络的特点,得出卷积神经网络的轻量化原则;然后通过对多尺度模块、注意力门模块及特征提取模块进行轻量化处理得到轻量级速度建模卷积神经网络,在保持预测准确性的同时减小网络体积。数据测试结果表明,该网络训练过程对高性能硬件资源的需求更低,可以实现高效速度反演,具有更高的地震速度反演精度,具有较高的抗噪性。该方法可为解决地震数据反演中的算力瓶颈问题提供新思路。
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关键词
地震速度反演
深度学习
U‑Net
轻量化
特征提取
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Keywords
seismic velocity inversion
deep learning
U‑Net
lightweight
feature extraction
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于特征强化U⁃Net的地震速度反演方法
被引量：7
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作者
张岩
孟德聪
宋利伟
董宏丽
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学人工智能能源研究院
东北石油大学物理与电子工程学院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期185-194,共10页
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基金
黑龙江省自然科学基金项目“基于分布式压缩感知与大数据的复杂地震数据规则化”(LH2023D009)资助。
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文摘
基于深度神经网络的地震速度反演方法面临的挑战是:时间域地震数据与空间域模型信息间语义映射的弱对应关系导致多解性;神经网络将地震数据映射到速度模型过程中缺少有效引导,易受噪声干扰,影响反演精度。为此,提出一种基于特征强化U‑Net的地震速度反演方法。首先,通过多炮地震数据特征叠加使输入网络的地震时间序列信号与对应速度模型之间的空间关系更加明确;其次,基于多尺度特征融合的思想设计具有不同尺寸卷积核的模块,以增强网络对有效特征的学习能力;然后,利用注意力门引导网络,增强网络重点关注的特征;最后,结合瓶颈残差和预激活的思想,在网络中加入预激活瓶颈残差,避免梯度消失和网络退化。实验表明,该方法在地震速度反演方面具有更高的精度,并在抗噪声测试中效果较好,具有一定的泛化能力。
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关键词
地震速度反演
深度学习
注意力
多尺度
特征融合
特征强化
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Keywords
seismic velocity inversion
deep learning
attention
multiscale
feature fusion
feature enhancement
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名影响地震速度反演处理与解释效果的因素探讨
被引量：1
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作者
吴志强
石平
田志福
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机构
华北石油局三普物探研究所
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出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2000年第1期63-69,共7页
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文摘
“三高”处理的优劣、频带宽度、速度低频成分的缺失都会影响地震速度反演的精度和可靠性。地震速度的多解性 ,也会造成反演资料解释的误区。本文讨论了这些影响因素的形成及影响的程度 ,提出了速度反演处理解释中应注意的问题。
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关键词
地震速度反演
地震数据处理
地震勘探解释
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Keywords
seismic velocity inversion, processing, interpretation, effect
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分类号
P631.443
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名复杂地质条件下断块内储层参数预测
被引量：1
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作者
金强
信荃麟
刘泽容
杨少春
陈均
张春峰
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机构
石油大学
江苏石油管理局
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
1995年第A02期66-69,75,共5页
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文摘
本文采用无并LOG反演的地震速度信息，结合地质和测井资料预测了砂组级别的储层厚度和物性参数在断块内部的分布。预测结果在用于开发方案设计和储量计算中，得到了开发并网的证实。实际应用的效果表明，无井LOG反演的地震速度等资料具有精度高、质量好等特点，在复杂断块区的储层预测中可以发挥一定的作用。
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关键词
地震反演速度
断块
预测
储集层
油气勘探
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分类号
P618.130.2
[天文地球—矿床学]
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