Улучшение данных машинного обучения для 2D сейсморазведки

By 0
71

Библиотека обученных моделей машинного обучения OpendTect поддерживает набор мощных моделей для быстрого улучшения трехмерных сейсмических данных после суммирования.

Например, есть модели удаления случайного шума; подавление горизонтальных кратных; прогнозирование вероятности неисправности; интерполяции недостающих трасс и улучшения интерпретируемости сейсмических данных.

Эти модели представляют собой 3D-модели, которые научились преобразовывать блоки 3D-сейсмических данных в желаемый целевой отклик. Выходной объем создается из перекрывающихся блоков и смешивания выходных данных в перекрывающихся зонах.

Начиная с OpendTect v7, можно применять обученные 3D-модели к 2D-сейсмическим данным. В видеоролике мы показываем примеры трех различных моделей, применяемых в 2D-сейсмической линии сверхвысокого разрешения, которая была приобретена для разработки ветряной электростанции.

-SimpleDenoise удаляет случайный шум;

-AJAX улучшает интерпретируемость данных за счет удаления шума, улучшения непрерывности отражателей и изменения амплитудного спектра;

-SimpleHmult подавляет множители по горизонтали.

Автор: Paul de Groot from dGB Earth Sciences

#OpendTect #AI #ML #seismic #interpretation #geoscience #geophysics

54321
(0 votes. Average 0 of 5)
Leave a reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Your Name:*

Your Website

Your Comment