用于声阻抗估计的地震图像时空建模
图像与视频处理
2020-06-30 v1 地球物理
机器学习
摘要
地震反演是指从地震反射数据估计储层岩石属性的过程。传统的和基于机器学习的反演流程通常对地震数据以道对道（trace-by-trace）方式处理，极少利用地震图像空间结构的信息。我们提出了一种基于深度学习的地震反演流程，该流程不仅在时间上还在空间上对每道地震记录进行建模。这利用了地震记录在深度和空间方向上相关的信息，以高效估计岩石属性。我们凭经验将所提流程与研究中其他仅时间建模地震数据的序列建模神经网络进行比较。在 SEAM 数据集上的结果表明，与研究中使用的其他架构相比，所提流程能够实现最佳性能，平均 系数为 79.77%。
引用
@article{arxiv.2006.15472,
title = {Spatiotemporal Modeling of Seismic Images for Acoustic Impedance Estimation},
author = {Ahmad Mustafa and Motaz Alfarraj and Ghassan AlRegib},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15472},
year = {2020}
}