【摘 要】
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近年来,人工智能深度学习在多个领域蓬勃发展,在地球物理勘探中的应用研究已经成为一个重点。海量地震数据初至波自动拾取的精度和效率是后续资料处理中解决静校正的基础保障
【基金项目】
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国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”下属的课题三：“陆上宽频高密度地震勘探配套技术(2017ZX05018-003)资助
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近年来,人工智能深度学习在多个领域蓬勃发展,在地球物理勘探中的应用研究已经成为一个重点。海量地震数据初至波自动拾取的精度和效率是后续资料处理中解决静校正的基础保障。借助Hadoop分布式批处理计算系统和TensorFlow人工智能学习平台,对优化的卷积神经网络深度学习初至波自动拾取技术进行了探索研究,开发了相应的初至波自动拾取软件。采用不同地区、不同震源类型和不同地表条件的地震数据对残差神经网络模型进行深度学习训练和验证,最终得到一个精度较高的地震初至波自动拾取网络模型。文章总结了卷积神经网络深度学习的基本方法原理、初至波自动拾取软件实现的关键步骤、地震初至波自动拾取网络模型的训练、并验证了拾取效果和效率。
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