中国石油申请基于迁移学习的初至波自动拾取方法专利,有效解决初至拾取的样本和效率问题

中国石油申请基于迁移学习的初至波自动拾取方法专利,有效解决初至拾取的样本和效率问题
2024年10月31日 13:10 金融界网站

本文源自:金融界

金融界 2024 年 10 月 31 日消息,国家知识产权局信息显示,中国石油天然气股份有限公司申请一项名为“种基于迁移学习的初至波自动拾取方法”的专利,公开号 CN 118837942 A,申请日期为 2023 年 4 月。

专利摘要显示,本发明涉及地球物理勘探中地震数据处理技术领域,特别是涉及一种基于迁移学习的初至波自动拾取方法,包括筛选源域模型;形成样本文件,对样本文件进行预处理;对样本文件进行标注;搭建迁移学习神经网络模型;训练并验证适应于目标域的迁移学习神经网络模型;利用训练好的迁移学习神经网络模型,对目标域的数据进行分割,通过并行计算进行预测并输出。通过本拾取方法,能有效解决利用深度学习神经网络在相似地震数据进行初至拾取时,需要大量样本数据和模型构建效率不高的问题。

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