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2019年MATLAB油气大会:小波和深度学习地震分析
从系列:2019 MATLAB油气大会
地震反射分析是获取储层表征地下信息最常用的方法。然而,地震反射常常被复杂的盐体和其他地质构造所扭曲,其垂直分辨率往往达到几十米量级。此外,分析大量地震数据是一项具有计算挑战性和耗时的任务。为了克服这些挑战,在这项工作中,我们提出了一种使用小波和深度学习的方法来加速地震分析任务。
虽然小波变换在地震数据压缩中的应用已经得到了相当多的关注,但我们将其与深度学习相结合来解决地震数据失真的问题。现场研究是根据来自南极洲的地震数据进行的,我们可以清楚地识别冰盖和基岩之间的界面。我们最近的研究结果表明,结合深度学习的小波可以区分不同的相,帮助解释器处理新的地震图像。与仅使用深度学习相比,这种方法的最大优点是减少了训练所需的标记数据量。我们还在MATLAB中给出了非常快速的原型算法®它可以对图像的部分进行高精度的分类。该工作的最后一部分包括将该深度学习网络部署到GPU上,在独立的嵌入式硬件上实时执行相识别。
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