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基于深度学习获得海洋中尺度涡波阻抗方法及处理终端

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摘要

本发明公开一种基于深度学习获得海洋中尺度涡波阻抗方法及处理终端，所述方法包括，通过声速模型和密度模型，得到若干中尺度涡旋波阻抗模型；对每一个所述中尺度涡旋模型进行正演模拟，得到地震反射数据，然后进行成像处理，得到地震反射成像剖面；将地震反射成像剖面和中尺度涡旋波阻抗模型构建为标签数据；构建深度学习模型，输入标签数据得到训练后的深度学习模型；将实际采集到的地震数据进行处理，得到待提取的地震反射成像剖面，并输入至训练后的深度学习模型进行处理，获得中尺度涡旋的波阻抗。本发明基于深度学习的方法能够从弱地震反射信号中提取中涡旋的波阻抗信息，而且基于深度学习的方法能够适用于涡旋复杂的结构。

著录项

  • 公开/公告号CN113312830B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广州海洋地质调查局;南方海洋科学与工程广东省实验室(广州);

    申请/专利号CN202110078654.6

  • 发明设计人 邢涛;秦越;刘斌;

    申请日2021-01-20

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06N3/08(20060101);G06F113/08(20200101);

  • 代理机构44437 广州君咨知识产权代理有限公司;

  • 代理人谭启斌

  • 地址 510000 广东省广州市环市东路477号

  • 入库时间 2022-08-23 13:09:42

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