公开(公告)号：CN111273353A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010089000.9

申请日：2020-02-12

Applicant: 同济大学

Inventor： 王本锋 ,  李家阔 ,  耿建华

IPC: G01V1/36 ,  G01V1/22 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于U-Net网络的智能化地震数据去混叠方法及系统，该方法包括如下步骤：(1)构建用于地震数据去混叠的U-Net网络f；(2)获取模拟数据训练对：包括模拟的未混叠地震数据与混叠地震数据；(3)将模拟的混叠地震数据作为输入，未混叠地震数据作为训练标签训练U-Net网络，得到训练后的网络参数θ*；(4)基于迁移学习方法，利用部分含标签的实际混叠地震数据，对训练后的网络参数θ*进行微调，得到优化的网络参数 (5)利用优化的U-Net网络对待处理的地震数据进行循环迭代得到分离的地震数据。与现有技术相比，本发明避免了对数据线性、稀疏性及低秩等假设，去混叠处理效率高、稳定性好、精度高。

公开(公告)号：CN111948713A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010761385.9

申请日：2020-07-31

Applicant: 同济大学

Inventor： 王本锋 ,  李家阔

IPC: G01V1/30

Abstract: 本发明涉及一种智能化地震数据反射系数反演方法及系统。该方法包括如下步骤：(1)基于速度模型及常密度假设，得到反射系数模型；(2)设计子波，与反射系数模型褶积得到叠后地震数据；(3)将叠后地震数据与对应的反射系数平铺成N道，形成带标签的伪2D地震数据训练对；(4)设计反演网络，利用带标签的伪2D地震数据训练对训练反演网络，反演网络的输入为叠后地震数据，反演网络的输出为反射系数；(5)将待测试的叠后地震数据平铺成N道并输入至反演网络，输出N道反射系数；(6)将N道反射系数进行加权叠加作为将待测试的叠后地震数据的反射系数。与现有技术相比，本发明智能化反射系数反演效率高、稳定性好、反演结果精度高。

公开(公告)号：CN111273353B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202010089000.9

申请日：2020-02-12

Applicant: 同济大学

Inventor： 王本锋 ,  李家阔 ,  耿建华

IPC: G01V1/36 ,  G01V1/22 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于U‑Net网络的智能化地震数据去混叠方法及系统，该方法包括如下步骤：(1)构建用于地震数据去混叠的U‑Net网络f；(2)获取模拟数据训练对：包括模拟的未混叠地震数据与混叠地震数据；(3)将模拟的混叠地震数据作为输入，未混叠地震数据作为训练标签训练U‑Net网络，得到训练后的网络参数θ*；(4)基于迁移学习方法，利用部分含标签的实际混叠地震数据，对训练后的网络参数θ*进行微调，得到优化的网络参数(5)利用优化的U‑Net网络对待处理的地震数据进行循环迭代得到分离的地震数据。与现有技术相比，本发明避免了对数据线性、稀疏性及低秩等假设，去混叠处理效率高、稳定性好、精度高。