基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法.docx

基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法
基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法
摘要：随着地震勘探技术的发展，震相拾取在地震数据处理中扮演着至关重要的角色。准确和高效地拾取地震震相有助于地震解释和地下构造的研究。本论文提出了一种基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法，并将其与传统震相拾取方法进行对比实验。实验结果表明，该方法在地震数据处理中具有更好的性能和效率。
一、引言
地震勘探是一种常用的石油勘探技术，它通过分析地震数据来推断地下结构和寻找油气储层。在地震数据处理中，震相拾取是一个至关重要的步骤，它是将地震数据中的各个震相进行分类和拾取的过程。准确地拾取地震震相对于地震解释和地下构造的研究具有重要意义。
二、传统震相拾取方法
传统的震相拾取方法依赖于人工观察地震数据，并手动标记出各个震相。这种方法存在着以下问题：1）主观性强，不同观察者可能对同一地震数据有不同的判断；2）耗时耗力，需要专业的人员进行标记，浪费大量的人工资源；3）不适用于大规模数据处理，无法满足高效处理的需求。
三、卷积神经网络在震相拾取中的应用
近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像和音频处理领域取得了显著的成果。卷积神经网络通过学习训练数据的特征，可以自动判断和提取地震数据中的震相信息。因此，将卷积神经网络应用于地震震相拾取具有广阔的应用前景。
四、基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法
为了提高卷积神经网络在地震震相拾取中的性能，本论文提出了一种基于样本增强的方法。具体步骤如下：
1）数据预处理：对地震数据进行预处理，包括去除噪声，标准化和数据增强等。
2）数据划分：将地震数据划分为训练集和测试集，用于网络的训练和测试。
3）网络设计：设计卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层和全连接层等。
4）网络训练：采用反向传播算法对网络进行训练，优化网络参数。
5）震相拾取：使用已训练好的网络对测试集数据进行震相拾取。
五、实验结果与分析
本论文将基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法与传统震相拾取方法进行了对比实验。实验结果显示，基于样本增强的卷积神经网络具有更高的准确性和更快的处理速度。与传统方法相比，该方法能够更好地提取地震数据中的震相信息，并有效降低人工标注的工作量。
六、总结与展望
本论文提出了一种基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法，并将其应用于地震数据处理中。实验结果表明，该方法在地震数据处理中具有更好的性能和效率。未来可以进一步优化网络结构和算法，提高震相拾取的准确性和稳定性。
七、参考文献
[1]LecunY,BottouL,BengioY,etal.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition[J].ProceedingsoftheIEEE,1998,86(11):2278-2324.
[2]ChenXN,HuangWCH,OleinikovAG.Deeplearninginseismicinterpretation[J].TheLeadingEdge,2015,34(8):954-963.
[3]GaoM,BaiK,CuiH,etal.Automaticpickingofseismicarrivaltimesbythecombinationofwavelettransformedsimilarityandconvolutionalneuralnetwork[J].Computers&Geosciences,2019,133:104308.
Abstract:Withthedevelopmentofseismicexplorationtechnology,phasepickingplaysacrucialroleinseismicdataprocessing.Accurateandefficientphasepickinghelpsinseismicinterpretationandthestudyofsubsurfacestructures.Thispaperproposesaphasepickingmethodbasedonsampleaugmentationinconvolutionalneuralnetworks,andcomparesitwithtraditionalphasepickingmethods.Theexperimentalresultsshowthatthismethodhasbetterperformanceandefficiencyinseismicdataprocessing.
1.Introduction
Seismicexplorationisacommonlyusedtechniqueinpetr