【摘 要】
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神经网络结构的差异性导致深度学习效果不同。为此，在对比全卷积神经网络（FCN）、卷积循环神经网络（CRNN）和时域卷积神经网络（TCN）的三种网络结构的基础上，通过正演模型测试，对比、分析基于上述三种深度学习的地震波阻抗反演方法的精度和计算效率；然后通过实际资料应用进一步对比三种方法的效果。模型测试结果表明，基于TCN的波阻抗反演的计算效率和反演精度相对较高，基于TCN、FCN和CRNN的波阻抗反
【基金项目】
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中国石油集团前瞻性基础性项目“物探采集处理解释关键技术研究”（2021DJ3704）； 中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院地球物理重点实验室开放基金（2022-KFKT-25）联合资助；
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神经网络结构的差异性导致深度学习效果不同。为此，在对比全卷积神经网络（FCN）、卷积循环神经网络（CRNN）和时域卷积神经网络（TCN）的三种网络结构的基础上，通过正演模型测试，对比、分析基于上述三种深度学习的地震波阻抗反演方法的精度和计算效率；然后通过实际资料应用进一步对比三种方法的效果。模型测试结果表明，基于TCN的波阻抗反演的计算效率和反演精度相对较高，基于TCN、FCN和CRNN的波阻抗反演用时分别为82、68和264s,皮尔逊相关系数分别为99.15%、97.84%和98.14%。实际资料应用表明，基于TCN的波阻抗反演结果与测井资料更加匹配。该结论可为智能地震波阻抗反演方法的优选提供参考。
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