【摘 要】
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初至拾取是近地表静校正处理的重要步骤之一。随着采集密度的不断提高,地震数据量不断增加,迫切需要发展新的方法解决大数据量的初至自动拾取问题。传统方法通过人工交互拾取和质量控制,在面对庞大数据量的高密度数据时效率很低,而基于深度学习的初至自动拾取方法效率较高。在用于初至自动拾取的各种深度学习算法中,全卷积神经网络(FCN)在语义分割方面有突出优势,它可以处理不同大小的地震道集的数据,并且可以进行高分辨率的像素分类,但是这种方法存在定位精度不足的缺点。U-Net结构是FCN的一种变体,凭借较高精度和易于实现的特
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学（北京）CNPC物探重点实验室,中国石油大学（北京）克拉玛依校区石油学院,东方地球物理公司研究院
【基金项目】
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国家科技重大专项“致密气有效储层预测技术”(2016ZX05047-002)资助。
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初至拾取是近地表静校正处理的重要步骤之一。随着采集密度的不断提高,地震数据量不断增加,迫切需要发展新的方法解决大数据量的初至自动拾取问题。传统方法通过人工交互拾取和质量控制,在面对庞大数据量的高密度数据时效率很低,而基于深度学习的初至自动拾取方法效率较高。在用于初至自动拾取的各种深度学习算法中,全卷积神经网络(FCN)在语义分割方面有突出优势,它可以处理不同大小的地震道集的数据,并且可以进行高分辨率的像素分类,但是这种方法存在定位精度不足的缺点。U-Net结构是FCN的一种变体,凭借较高精度和易于实现的特
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