[发明专利]一种基于深度学习的高精度地震构造曲率体计算方法有效
| 申请号： | 202010739963.9 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111856561B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 陆文凯;敖亦乐 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/30;G01V1/34;G01V1/48;G01V1/50 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 黄家俊 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于深度学习的高精度地震构造曲率体计算方法，本发明提供了一种使用深度学习技术进行高精度构造曲率计算模型的方法。该方法一方面结合井数据和地表DEM数据，使用合适的方法进行人工合成样本，提供大量具有准确高精度构造曲率标签的学习样本；另一方面借助于所设计的SeisCvtNet网络和Geometric损失函数，直接建立从地震波形响应(包括波形实部W |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高精度 地震 构造 曲率 计算方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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