【摘 要】
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随着大数据时代的到来,深度学习利用多层次的模型结构,通过反向传播算法(BP算法)自动地从复杂数据中进行多层次的、具有不同复杂度的特征提取。这种端到端的学习方式已经在多
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随着大数据时代的到来,深度学习利用多层次的模型结构,通过反向传播算法(BP算法)自动地从复杂数据中进行多层次的、具有不同复杂度的特征提取。这种端到端的学习方式已经在多个领域得到广泛应用。地震相岩性识别是储层解释评价的重要组成部分。在数据采集过程中,由于钻井成本高,有标签数据数量很小,难于达到深度学习训练所需的数据规模,识别模型方差大。针对此不足,本文提出一种生成对抗网络(GAN)中增加Gini正则项的半监督学习算法(SGAN＿G)。首先证明了在损失函数中添加Gini正则项可以提高模型收敛的速度和泛化能力,并通过对比试验得到验证。然后将SGAN＿G应用到岩性识别领域,较之前的模型识别效果有了显著提升。地层邻域具有相似性,导致地震数据存在局部相关性。采用以地震数据的多个采样点作为输入的采样方式,隐含地使用地层信息,进一步提升了地震相岩性识别的效果。
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