[發明專利]一種基于深度卷積生成對抗網絡的疊前地震波形分類方法有效
| 申請號： | 201810946436.8 | 申請日： | 2018-08-20 |
| 公開（公告）號： | CN109143353B | 公開（公告）日： | 2019-10-01 |
| 發明（設計）人： | 錢峰;魏巍;尹淼;胡光岷 | 申請（專利權）人： | 電子科技大學 |
| 主分類號： | G01V1/30 | 分類號： | G01V1/30 |
| 代理公司： | 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王偉 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 卷積 地震波形分類 半監督 對抗 疊前地震數據 無標簽樣本 標簽數據 標簽網絡 地震波形 分布特性 損失函數 特征表示 特征提取 網絡學習 學習數據 訓練樣本 網絡 分類器 啟發式 對疊 精調 地表 圖像 地震 分類 分析 學習 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度卷積生成對抗網絡的疊前地震波形分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1，對疊前地震數據進行預處理，進行結構導向濾波后根據層位提取樣本數據，根據測井位置選取測井鄰域數據為有標簽數據，其余數據為無標簽數據；
步驟2，輸入所述無標簽數據至深度卷積生成對抗網絡進行訓練；
步驟3，將所述深度卷積生成對抗網絡中判別器的最后一層替換為softmax分類器，構造分類網絡模型；
步驟4，輸入所述有標簽數據至所述分類網絡模型進行精調；
步驟5，輸入地震工區數據至精調后的分類網絡模型，得到所有樣本的分類結果和地震相圖。
2.如權利要求1所述的基于深度卷積生成對抗網絡的疊前地震波形分類方法，其特征在于，所述步驟1包括以下流程：
對疊前地震數據進行結構導向濾波降噪，根據層位提取樣本數據；
根據測井位置，選取測井鄰域數據為有標簽樣本，測井的類型為數據樣本的標簽，其余數據為無標簽樣本。
3.如權利要求1所述的基于深度卷積生成對抗網絡的疊前地震波形分類方法，其特征在于，所述步驟2包括以下流程：
輸入所述無標簽數據訓練所述深度卷積生成對抗網絡，所述深度卷積生成對抗網絡包括生成器和判別器，生成器的輸入為服從均勻分布的噪聲矢量，輸出為與所述無標簽數據相同大小的地震數據；所述無標簽數據為所述判別器的輸入，所述判別器的輸出為一個二分類器。
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