[发明专利]一种基于深度学习的强反射层剥离方法有效
| 申请号： | 202010350983.7 | 申请日： | 2020-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN111505708B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 高静怀;田亚军;陈道雨;刘乃豪 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 范巍 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的强反射层剥离方法。该方法利用深度网络强大的非线性映射功能，建立强反射信号与地震数据之间的映射关系；准确预测强反射层之后实现强反射层的剥离；该方法通过参数训练直接找到含强反射层地震数据与强反射层之间的映射关系；不需要经验性调参过程，仅需要按照文中所述的规则制作符合目标工区实际情况的训练样本；模型参数训练好之后计算速度快，适合海量地震数据处理；根据本发明所述方法能够准确匹配强反射层，得到的剥离强反射层结果基本不伤及有效的砂泥岩弱反射信息，易于储层预测研究，为该类储层的预测和油气检测奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 反射层 剥离 方法 | ||
【主权项】：
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