【摘 要】
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在油气勘探领域,为了准确的找到那些条件复杂的深层隐蔽型油气藏,往往需要大量的地震数据来帮助人们做地震解释。如果能够利用深度学习在现有地震数据的基础上进行相关地震数据的扩充,就可以在一定程度上缓解复杂油气藏甜点区智能预测与识别所面临的样本数量少、样本类型不完整的问题。基于此,本文对以数据驱动方式为基础的地震数据扩充方法展开研究,提出了在正演记录约束下利用两种改进的网络结构:CFWGAN和VAE-CF
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在油气勘探领域,为了准确的找到那些条件复杂的深层隐蔽型油气藏,往往需要大量的地震数据来帮助人们做地震解释。如果能够利用深度学习在现有地震数据的基础上进行相关地震数据的扩充,就可以在一定程度上缓解复杂油气藏甜点区智能预测与识别所面临的样本数量少、样本类型不完整的问题。基于此,本文对以数据驱动方式为基础的地震数据扩充方法展开研究,提出了在正演记录约束下利用两种改进的网络结构:CFWGAN和VAE-CFWGAN来进行地震数据扩充以实现伪样本库构建的方法,并通过仿真实验证明了所提方法是有效的。本文主要研究内容及成果如下:1.提出了在正演记录约束下利用CFWGAN进行地震数据扩充的方法。针对传统的WGAN-GP在正演记录约束下生成的地震数据效果不理想的问题,本文对WGAN-GP进行改进、优化,提出了一种改进的网络:CFWGAN,通过在理论数据与实际数据两种数据集上进行训练和验证,证明了在正演记录约束下利用CFWGAN进行地震数据扩充以实现伪样本库的构建的方法是有效的。2.对将变分自编码器用于地震数据扩充的可行性进行了研究。本文利用理论数据对将变分自编码器应用于地震数据扩充的可行性进行了仿真分析,通过实验得出变分自编码器网络提取、学习数据特征的能力很强,如果能够解决变分自编码器生成的数据有一定程度失真这一问题,将变分自编码器应用于地震数据的扩充是可行的。3.提出了在正演记录约束下利用VAE-CFWGAN进行地震数据扩充的方法。针对CFWGAN虽然能有效的生成地震数据,但是也会生成脱离真实数据分布的数据的问题,以及变分自编码器虽然提取、学习数据特征的能力很强,但是其生成的数据有一定程度失真的问题。本文提出了另外一种改进的网络结构:VAE-CFWGAN,通过在理论数据与实际数据两种数据集上进行训练和验证,证明了在正演记录约束下利用VAE-CFWGAN进行地震数据扩充以实现伪样本库的构建的方法是有效的,且相关结果比CFWGAN的更好。
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