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2019年MATLAB油气大会:小波和深度学习的地震分析
从系列中:2019年MATLAB油气大会
地震反射分析是获取储层表征地下信息的最常用方法。然而,复杂的盐体和其他地质构造往往会使地震反射失真,其垂直分辨率往往在几十米左右。此外,分析大量地震数据是一项具有挑战性和耗时的计算任务。为了克服这些挑战,在这项工作中,我们提出了一种使用小波和深度学习来加速地震分析任务的方法。
小波变换在地震数据压缩中的应用已经引起了相当多的关注,我们将其与深度学习相结合,以解决地震数据失真的问题。我们对来自南极洲的地震数据进行了实地研究,可以清楚地识别出冰盖和基岩之间的界面。我们最近的研究结果表明,结合深度学习的小波可以区分不同的相,帮助解释人员处理新的地震图像。与仅仅使用深度学习相比,这种方法的最大优势是减少了训练所需的标记数据量。我们还在MATLAB中展示了非常快速的原型算法®它可以对图像的部分进行高精度分类。这项工作的最后一部分包括在GPU上部署这个深度学习网络,在独立的嵌入式硬件上实时执行相识别。
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