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基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的地震波初至智能拾取方法
1
作者
赵军才
马江涛
+3 位作者
刘洋
王宁
胡亚东
谭勇
《石油物探》
北大核心
2025年第4期691-700,共10页
初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此...
初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此,提出了一种基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的深度学习初至拾取方法。首先,将地震记录、偏移距和高程信息进行融合,构建多数据融合模型,提升方法的鲁棒性;然后,通过自适应加权策略优化多个损失函数的组合,构建自适应加权混合损失函数来有效约束模型的训练过程,进而提升模型的初至拾取精度。实际地震数据测试结果表明,在复杂地质条件下的弱初至、强噪声情况下,所提出的初至拾取方法较常用的长/短时窗均值比方法和地震图像深度语义分割方法(简称分割方法)具有更好的拾取效果和更强的抗噪性能,测试结果验证了方法的有效性和鲁棒性。
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关键词
初至拾取
卷积神经网络
数据融合
自适应
加权
混合
损失
函数
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职称材料
基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
被引量：
1
2
作者
赵振兵
马迪雅
+3 位作者
丁洁涛
翟永杰
赵文清
张珂
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期3319-3326,共8页
螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入...
螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入卷积块注意模块(CBAM),抑制无用的背景特征,提取螺栓精细特征,提高螺栓的检测能力。针对弱监督检测中缺销螺栓的检测精度远低于正常螺栓及不平衡性问题,提出自适应加权损失函数(SAW),动态调节模型对不同类别样本的学习程度,均衡不同类别之间的检测精度,并定义了平均类间检测精度差(ADPD)来评价不平衡性。构建的自适应加权损失函数可以提升缺销螺栓的检测精度,对正常螺栓和缺销螺栓的检测精度有一定的均衡能力,定义的ADPD可以评价模型检测性能的平衡度。在自建数据集V1上的实验结果表明:改进方法的平均准确率均值(mAP)提高了19.7%,ADPD值降低了21.8,在mAP和ADPD双重指标评估下的模型表现出了更好的缺销螺栓检测能力。
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关键词
缺销螺栓检测
弱监督
平均类间检测精度差
自适应加权损失函数
深度学习
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职称材料
题名
基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的地震波初至智能拾取方法
1
作者
赵军才
马江涛
刘洋
王宁
胡亚东
谭勇
机构
中石化石油工程地球物理有限公司华北分公司
中国石油大学(北京)地球物理学院
出处
《石油物探》
北大核心
2025年第4期691-700,共10页
基金
中石化石油工程科技项目(SG-22-47K)资助。
文摘
初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此,提出了一种基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的深度学习初至拾取方法。首先,将地震记录、偏移距和高程信息进行融合,构建多数据融合模型,提升方法的鲁棒性;然后,通过自适应加权策略优化多个损失函数的组合,构建自适应加权混合损失函数来有效约束模型的训练过程,进而提升模型的初至拾取精度。实际地震数据测试结果表明,在复杂地质条件下的弱初至、强噪声情况下,所提出的初至拾取方法较常用的长/短时窗均值比方法和地震图像深度语义分割方法(简称分割方法)具有更好的拾取效果和更强的抗噪性能,测试结果验证了方法的有效性和鲁棒性。
关键词
初至拾取
卷积神经网络
数据融合
自适应
加权
混合
损失
函数
Keywords
first-arrival picking
convolutional neural network
data fusion
adaptive weighted hybrid loss function
分类号
TE [石油与天然气工程]
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
被引量：
1
2
作者
赵振兵
马迪雅
丁洁涛
翟永杰
赵文清
张珂
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室
华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
河北远东通信系统工程有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期3319-3326,共8页
基金
国家自然科学基金(61871182,U21A20486)
河北省自然科学基金(F2020502009,F2021502008,F2021502013)。
文摘
螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入卷积块注意模块(CBAM),抑制无用的背景特征,提取螺栓精细特征,提高螺栓的检测能力。针对弱监督检测中缺销螺栓的检测精度远低于正常螺栓及不平衡性问题,提出自适应加权损失函数(SAW),动态调节模型对不同类别样本的学习程度,均衡不同类别之间的检测精度,并定义了平均类间检测精度差(ADPD)来评价不平衡性。构建的自适应加权损失函数可以提升缺销螺栓的检测精度,对正常螺栓和缺销螺栓的检测精度有一定的均衡能力,定义的ADPD可以评价模型检测性能的平衡度。在自建数据集V1上的实验结果表明:改进方法的平均准确率均值(mAP)提高了19.7%,ADPD值降低了21.8,在mAP和ADPD双重指标评估下的模型表现出了更好的缺销螺栓检测能力。
关键词
缺销螺栓检测
弱监督
平均类间检测精度差
自适应加权损失函数
深度学习
Keywords
pin-missing bolt detection
weak supervision
average detection precision difference among classes
self-adaptation weighted loss function
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的地震波初至智能拾取方法
赵军才
马江涛
刘洋
王宁
胡亚东
谭勇
《石油物探》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
赵振兵
马迪雅
丁洁涛
翟永杰
赵文清
张珂
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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