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基于深度残差收缩网络的波阻抗反演建模
【机构】 长安大学地质工程与测绘学院；
【摘要】 <正>1.引言波阻抗是反映地下介质速度、密度的一种非常重要的物理参数,波阻抗反演的目的是将地震记录中的特征信息映射到波阻抗剖面中,从而地震资料的纵向分辨率。近年来,随着深度学习技术的不断发展,各种各样的神经网络也应用在波阻抗反演中,提高了反演的效率和精度。本文采用深度残差收缩网络对含有噪声的地震记录进行反演,实验结果表明该网络拥有很强的抗噪能力。
- 【会议录名称】 2021年中国地球科学联合学术年会论文集（五）—专题十三 无人机地球物理技术、专题十四 地球物理人工智能和信息技术进展、专题十五 智能物探
- 【会议时间】2021-11
- 【分类号】P631.4