【摘 要】
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针对随机地震反演中存在的两个主要问题,随机实现含有噪声和难以从大量随机实现中挖掘有效信息,提出了一种基于神经网络的随机地震反演方法.通过对多组随机实现及其正演地震
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林大学应用地球物理实验教学中心,吉林大学地质资源立体探测虚拟仿真实验教学示范中心,国土资源部应用地球物理重点实验室,油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(41430322);国家自然科学基金青年项目(41304087)资助;国家重点研发计划项目(2016YFC0600505);吉林大学高层次科技创新团队建设项目;中央高校基本科研业务费专项
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针对随机地震反演中存在的两个主要问题,随机实现含有噪声和难以从大量随机实现中挖掘有效信息,提出了一种基于神经网络的随机地震反演方法.通过对多组随机实现及其正演地震数据的计算,构建了基于序贯高斯模拟的训练集.这也为应用神经网络求解地球物理反问题,提供了一种有效建立训练集的方法.较之传统的神经网络反演,这种训练集不仅保证了学习样本具有多样性,同时还引入了空间相关性.数值模拟结果表明,该方法只需要通过单层前馈神经网络,就可以比较有效的解决一个500个阻抗参数的反演问题.
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