专利汇可以提供基于卷积神经网络的地震反演大数据生成方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种基于 卷积神经网络 的 地震 反演 大数据 生成方法,其核心是基于数据统计特征迁移生成大数据集,用于卷积神经网络实现地震反演,综合 人工智能 学、地球物理学、空间统计学、信息科学等多学科,将 深度学习 技术、大数据技术、地震反演技术等有机结合,针对地震反演所需数据集,以小数据生成大数据,解决野外勘探资料 质量 不高难题,降低数据收集成本及勘探 风 险,克服了 现有技术 存在的 缺陷 。,下面是基于卷积神经网络的地震反演大数据生成方法专利的具体信息内容。
1.基于卷积神经网络的地震反演大数据生成方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,对目的工区每组测井波阻抗数据进行概率密度函数统计,选取符合筛选条件的两组数据;
步骤2,将上述两组数据进行扰动漂移,同时根据波阻抗数据所对应的合成地震数据进行约束;
步骤3,保存符合数据特征迁移收敛条件的所有数据,确定训练样本;
步骤4,构建卷积神经网络模型,利用步骤3所述训练样本作为训练集进行模型训练;
步骤5,利用步骤4中卷积神经网络训练模型对目的工区进行地震反演。
2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的地震反演大数据生成方法,其特征在于,所述目标函数为:
i=N*random(0~1)+0.5;
S=R*W;
|ri|>|ri-1|;
其中,
i为随机选择并进行扰动漂移的点;
N为一组井数据的总样点数;
Vold为待扰动漂移数据点参数值;
DV为直方图的间隔大小且 式中m为工区地质模型直方图的划分个
数;
a为0~1之间的任意参数;
P(Vold)为待扰动漂移数据点在工区地质模型直方图中的概率;
Vnew_为数据扰动漂移结果;
Vnew表示随机爬山算法的扰动漂移值;
Vmax为扰动漂移数据最大值;
Vmin为扰动漂移数据最小值;
S为地震响应;
R为反射系数序列;
W为子波;
r(X,S)为相关系数;
X为扰动漂移目标井所对应的实际地震数据;
Cov(X,S)为X与S的协方差;
Var[X]为X的方差;
Var[S]为S的方差;
i为扰动漂移迭代次数。
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