基于循环一致性对抗网络的地震断层训练样本合成方法研究OA北大核心CSTPCD

为了获得真实的地震断层训练样本,提出了基于循环一致性对抗网络的断层训练样本合成方法。使用随机生成的断层标签与实际断层数据作为输入,利用无监督的对抗网络学习断层标签与断层数据之间的联系,生成与断层标签特征相匹配的地震断层样本,由此得到带有标签的断层训练样本集。该方法是一种获取断层训练样本集的方法,一定程度上解决了深度学习地震断层解释缺少训练数据集的问题。对合成断层样本与真实断层进行平均主频与纹理差异的定量分析,结果表明两者具有较高的相似性。使用合成的断层样本训练神经网络,并将结果应用于实际数据测试并进行对比,结果表明合成的断层训练样本具有真实可靠的特点,所提方法可以针对不同工区生成具有目标导向性的断层,能够灵活有效地应用于不同工区的地震断层智能识别。