| 一种基于改进的U-Net网络的初至自动拾取研究 |
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| 引用本文： | 陈德武,杨午阳,魏新建,李冬,禄娟,何欣,王伟.一种基于改进的U-Net网络的初至自动拾取研究[J].地球物理学进展,2021,36(4):1493-1503. |
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| 作者姓名： | 陈德武 杨午阳 魏新建 李冬 禄娟 何欣 王伟 |
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| 作者单位： | 中国石油勘探开发研究院西北分院,兰州730020 |
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| 摘 要： | 针对传统的地震波初至拾取方法对低信噪比资料拾取精度较低、算法的鲁棒性较差,以及目前提出的基于深度学习的初至拾取方法制作训练样本耗时耗力、训练样本尺寸太大或网络结构太深导致训练和测试网络模型效率较低等缺点,本文对经典的U-Net网络结构进行了改进,将经典的U-Net网络结构中的跳跃连接改为包含多个卷积块的残差连接,减小了网络结构中融合的两个图像特征的差异,并使用自动拾取的小尺寸训练和测试样本,对本文用于初至拾取的经典U-Net网络模型和改进的U-Net网络模型分别进行了训练和测试.结果 表明,改进的U-Net网络模型的训练准确率更高,初至拾取的精度也更高,尤其对低信噪比地震道初至拾取效果较好.
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| 关 键 词： | 初至自动拾取 深度学习 改进的U-Net网络 网络模型 训练数据集 |
Research on first-break automatic picking based on an improved U-Net network |
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| CHEN DeWu,YANG WuYang,WEI XinJian,LI Dong,LU Juan,HE Xin,WANG Wei.Research on first-break automatic picking based on an improved U-Net network[J].Progress in Geophysics,2021,36(4):1493-1503. |
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| Authors: | CHEN DeWu YANG WuYang WEI XinJian LI Dong LU Juan HE Xin WANG Wei |
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