科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
时域卷积神经网络(Temporal Convolutional Network,简称TCN)被用于地震波阻抗反演，在取得较好反演效果的同时，因其最初的成功实例主要是自然语言处理领域，而在地震反演的应用相对较少，且影响反演结果的因素众多，为了加快该方法在反演中的应用，基于前人研究的基础，注重对地震资料的预处理及网络超参数的选择进行系统分析.因此，笔者在Marmousi-2数据集实现TCN地震波阻抗反演的基础上，进一步研究噪声、归一化、随机采样三种数据预处理方法及TCN反演网络构建时学习率、dropout、批数量、通道数量四种超参数的选取对TCN地震波阻抗反演的影响，为TCN地震波阻抗反演提供预处理与超参数选择依据，并将所选取的预处理操作和超参数组合在TCN地震波阻抗反演中进行应用.该研究可为TCN地震波阻抗反演提供可行的质控手段，同时可为其他深度学习反演的数据预处理和超参数的选取提供参考，对加快基于深度学习的地震波阻抗反演应用进程具有一定的现实意义.
- 单位
