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A deep learning network for estimation of seismic local slopes

Petroleum Science 2021年第1期18卷 92-105页

作者： Wei-Lin Huang Fei Gao Jian-Ping Liao Xiao-Yu Chuai State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting China University of Petroleum-BeijingBeijing 102249China State Key Laboratory of Coal Resources and Safe Mining China University of Mining and Technology-BeijingBeijig 100083China Hunan Provincial Key Laboratory of Shale Gas Resource Utilization Hunan University of Science and TechnologyXiangtan 411201China Hebei Coal Research Institute Co. LtdJizhong Energy GroupXingtai 054000China

The local slopes contain rich information of the reflection geometry,which can be used to facilitate many subsequent procedures such as seismic velocities picking,normal move out correction,time-domain imaging and structural *** the slope estimation is achieved by manually picking or scanning the seismic profile along various *** present here a deep learning-based technique to automatically estimate the local slope map from the seismic *** the presented technique,three convolution layers are used to extract structural features in a local window and three fully connected layers serve as a classifier to predict the slope of the central point of the local window based on the extracted *** deep learning network is trained using only synthetic seismic data,it can however accurately estimate local slopes within real seismic *** examine its feasibility using simulated and real-seismic *** estimated local slope maps demonstrate the succes sful performance of the synthetically-trained network.

关键词： Deep learning Neural network Seismic data local slopes

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