基于机器学习属性建模地震响应特征数值模拟及分析OACSTPCD
Numerical simulation and analysis of seismic response characteristics based on machine learning attribute modeling
基于属性建模的数值模拟方法正在成为复杂地震响应特征分析的一种有力手段,这里在二维数值模拟方法研究中,提出和采用了基于多种信息的属性建模方法,包括将机器学习算法应用到属性建模中,利用U-net网络改进了低信噪比资料的断缝系统识别精度,并将这种识别结果用于潜山内幕复杂断缝系统的建模中,再通过有限差分数值模拟方法,得到了较为符合地下实际条件的地震响应特征数值模拟结果,并且与实际资料上的复杂波场特征对应度高,实现了几何和物理参数的空间变化模拟,提高了数值…查看全部>>
陈榆桂;阎建国;邓儒炳;王钰鹏;李辉
成都理工大学 地球物理学院,成都 610059成都理工大学 地球物理学院,成都 610059成都理工大学 地球物理学院,成都 610059成都理工大学 地球物理学院,成都 610059成都理工大学 地球物理学院,成都 610059
天文与地球科学
属性建模数值模拟机器学习地震响应特征裂缝预测
《物探化探计算技术》 2023 (1)
28-35,8
中国石油油气地球物理前沿理论与技术课题(RIPO ED-2020-JS-121)
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