[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的地震速度自動(dòng)拾取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011149432.0
• 申請(qǐng)日: 2020-10-23
• 公開（公告）號(hào): CN112285776B
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 師素珍;李明軒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）
• 主分類號(hào): G01V1/30
• 分類號(hào): G01V1/30;G01V1/28;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F30/23;G06F30/27
• 代理公司: 北京慕達(dá)星云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 符繼超

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的地震速度自動(dòng)拾取方法，其特征在于，包括：

獲取地震數(shù)據(jù)與標(biāo)簽；

將所述地震數(shù)據(jù)與所述標(biāo)簽輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中，得到速度拾取結(jié)果；

其中，深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)包括：三塊殘差塊組成的殘差網(wǎng)絡(luò)，在殘差網(wǎng)絡(luò)后還添加有長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和全連接層；

每個(gè)殘差塊均由三層卷積層構(gòu)成；各個(gè)殘差塊以及殘差塊各層卷積層之間的激活函數(shù)均為Relu函數(shù)；長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和全連接層之間的激活函數(shù)為Relu函數(shù)；

深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法包括：

構(gòu)建訓(xùn)練集數(shù)據(jù)與標(biāo)簽；

構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型；

將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)與標(biāo)簽輸入到構(gòu)建好的深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，并利用遷移學(xué)習(xí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型做進(jìn)一步訓(xùn)練；

構(gòu)建訓(xùn)練集數(shù)據(jù)與標(biāo)簽的具體步驟包括：

建立水平層狀速度模型；

基于波動(dòng)方程對(duì)水平層狀速度模型進(jìn)行正演模擬，得到地震記錄；

基于地震記錄合成CMP道集；

基于CMP道集計(jì)算速度譜；

將速度譜按照時(shí)間軸等分為m個(gè)區(qū)域，顯示能量信息的區(qū)域形狀，其他區(qū)域能量值設(shè)置為0，得到處理后的速度譜；

將處理后的速度譜與原速度譜進(jìn)行疊加，得到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)；

提取每個(gè)區(qū)域中能量最大值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的速度值，并將該速度值作為標(biāo)簽；

利用遷移學(xué)習(xí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型做進(jìn)一步訓(xùn)練的具體步驟包括：

在實(shí)際地震數(shù)據(jù)中提取n個(gè)速度譜，并利用人工拾取速度的方式獲取標(biāo)簽；

基于n個(gè)速度譜得到遷移訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并基于遷移訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽對(duì)深度學(xué)習(xí)模型做進(jìn)一步訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的地震速度自動(dòng)拾取方法，其特征在于，在殘差網(wǎng)絡(luò)后添加長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)時(shí)還進(jìn)行數(shù)據(jù)變形處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的地震速度自動(dòng)拾取方法，其特征在于，數(shù)據(jù)變形處理通過(guò)python中的reshape函數(shù)實(shí)現(xiàn)。