Details

Krasnov, F. V. Reconstruction of medium reflectivity coefficients based on seismic data through machine learning [Электронный ресурс] / F. V. Krasnov, A. V. Butorin, A. V. Mikheyenkov. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 2,80 Мб) // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление: научное издание, 2018. – Т. 11, № 1 [Электронный ресурс]. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый файл. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://doi.org/10.18721/JCSTCS.11102>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j18-340.pdf>.

Record create date: 10/17/2018

Subject: Геофизика; Сейсмология; сейсмические данные; машинное обучение; отражающие плоскости; свойства отражающих плоскостей; реконструкция свойств плоскостей; обработка сигналов; коэффициенты отражения; seismic data; machine learning; reflective planes; properties of reflecting planes; reconstruction of properties planes; processing of signals; reflection coefficient

UDC: 550.34

LBC: 26.217

Collections: Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read Download (2.8 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

We have developed a new method of processing seismic data which allows to locate reflecting planes and compute values of reflectivity coefficients with high degree of precision. To resolve this problem, we have used the Semi-supervised learning method. The machine learning method made it possible to develop a mathematical model, optimize its parameters for synthetic data in order to further use the model for unmarked-up seismic data. The main novelty is in developing a learning algorithm using signal convolution and reflectivity coefficients’ regularization.

Описан новый метод обработки сейсмических данных, который позволяет определить положение отражающих плоскостей и значения коэффициентов отражения с высокой точностью. Для решения задачи использована методика машинного обучения. Применение методов машинного обучения позволило создать математическую модель, оптимизировать ее параметры на синтетических данных для дальнейшего применения на неразмеченных сейсмических данных. Основным новшеством стала разработка алгоритма обучения, использующего свертку сигнала и регуляризацию коэффициентов отражения.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 61
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics