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【成都理工大学】地球物理学论坛-2022.07.01
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由于经济或采集因素的制约,观测地震数据不完备,特别是含空间假频的规则缺失数据,降低了后续地震数据处理及反演成像的精度,因此有必要研究地震数据插值重建方法,提高地震数据的横向连续性。本次报告将利用深度学习方法,围绕规则炮缺失插值重建、近偏移距插值重建等开展讨论,主要论述(1)插值重建问题的提炼;(2)训练集的合理构建以及(3)针对地震数据的自适应卷积核的合理设计等,利用训练集数据对搭建的深度学习网络进行训练和验证,继而利用训练的网络,达到地震数据插值重建提高横向连续性的目的。本报告从不同的角度阐述深度学习在地震数据插值重建中的应用,为深度学习在地震数据处理中的推广应用提供一定的参考意义。
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