| 基于深度学习的地震断层智能识别研究进展 |
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| 引用本文： | 杨晶,丁仁伟,林年添,赵俐红,赵硕,张玉洁,张金伟.基于深度学习的地震断层智能识别研究进展[J].地球物理学进展,2022,37(1):298-311. |
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| 作者姓名： | 杨晶 丁仁伟 林年添 赵俐红 赵硕 张玉洁 张金伟 |
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| 作者单位： | 山东科技大学地球科学与工程学院,青岛 266590,山东科技大学地球科学与工程学院,青岛 266590;海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛海洋科学与技术国家实验室,青岛 266237 |
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| 摘 要： | 高精度地震勘探技术的发展与广泛应用对断层解释提出了新的要求,在构造复杂地区断层连续性差、识别难度大等问题严重限制了复杂地区油气藏勘探开发.深度学习作为一种新兴技术,为地震断层识别提供了新的方法.本文调研与分析多种地震断层智能识别方法,将断层智能识别网络分为两类:分类网络与语义分割.并分析经典卷积神经网络、残差网络、FC...
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| 关 键 词： | 深度学习 分类网络 语义分割 网络结构 断层智能识别 |
Research progress of intelligent identification of seismic faults based on deep learning |
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| YANG Jing,DING RenWei,LIN NianTian,ZHAO LiHong,ZHAO Shuo,ZHANG YuJie,ZHANG JinWei.Research progress of intelligent identification of seismic faults based on deep learning[J].Progress in Geophysics,2022,37(1):298-311. |
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| Authors: | YANG Jing DING RenWei LIN NianTian ZHAO LiHong ZHAO Shuo ZHANG YuJie ZHANG JinWei |
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