【摘 要】
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利用深度学习算法自动化分地震相可以大幅度提高工作效率。本文提出了一种基于LinkNet的带有混合池化模块的深度学习网络用于地震相的自动划分。混合池化模块联合利用条带池化模块和轻量级的金字塔池化模块来充分捕获和聚合多尺度特征信息,从而更精准地划分地震相。将该方法应用于荷兰F3工区地震数据,结果表明,相较于U-Net+PPM方法,基于LinkNet和混合池化的方法在地震相划分中具有更高的精度和更良好的
【机 构】
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中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院
【出 处】
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中国石油学会2021年物探技术研讨会论文集
论文部分内容阅读
利用深度学习算法自动化分地震相可以大幅度提高工作效率。本文提出了一种基于LinkNet的带有混合池化模块的深度学习网络用于地震相的自动划分。混合池化模块联合利用条带池化模块和轻量级的金字塔池化模块来充分捕获和聚合多尺度特征信息,从而更精准地划分地震相。将该方法应用于荷兰F3工区地震数据,结果表明,相较于U-Net+PPM方法,基于LinkNet和混合池化的方法在地震相划分中具有更高的精度和更良好的边界刻画能力。
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