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卷积神经网络在地震断层自动识别中的应用

Application of Convolutional Neural Networks in Automatic Earthquake Fault Identification
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摘要 断层解释是地震资料解释的重要组成部分。长期以来,采用的地震断层解释方法对人工经验依赖性较高,例如相干体分析、人工蚂蚁算法、边缘检测等方式就非常依赖地质解释人员的经验。这样的计算方法容易因为人工错误而产生误差。因此,探究地震断层自动识别非常重要。 Fault interpretation is an important part of seismic data interpretation.For a long time,the seismic fault interpretation methods used are highly dependent on artificial experience,such as coherent volume analysis,artificial ant algorithm,edge detection and so on.Such a calculation method is easy to produce errors due to manual errors.Therefore,it is very important to explore the automatic identification of seismic faults.
作者 蔡承霖 邹冠贵 CAI Chenglin;ZOU Guangui(College of Geoscience and Surveying Engineering,China University of Mining and Geoscience Technology(Beijing),Beijing 100083)
出处 《软件》 2022年第10期18-20,共3页 Software
基金 中国矿业大学(北京)大学生创新训练项目资助(202102043)。
关键词 卷积神经网络 断层自动识别 三维地震勘探 相干体 convolutional neural network automatic fault identification 3D seismic exploration coherent body
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