|
Математическое моделирование
Применение сверточных нейронных сетей для поиска и определения физических характеристик неоднородностей в геологической среде по сейсмическим данным
М. В. Муратов, Д. С. Конов, Д. И. Петров, И. Б. Петров Московский физико-технический институт (государственный университет), г. Долгопрудный, Московская обл.
Аннотация:
В работе с применением сверточных нейронных сетей решаются обратные задачи сейсморазведки определения пространственного положения и физических характеристик, таких как доля слипшейся поверхности и характер насыщения, геологических трещин. Обучающая и валидационная выборки формируются с использованием численного моделирования с применением сеточно-характеристического метода на неструктурированных сетках в двумерном случае. Используются определяющие уравнения механики сплошных сред, трещины задаются в области интегрирования дискретно - такой подход позволяет получить наиболее детальные картины волновых откликов.
Ключевые слова:
обратные задачи сейморазведки, трещиноватые среды, сверточные нейронные сети, машинное обучение, математическое моделирование, сеточно-характеристический метод, дискретные модели трещин, бесконечно тонкая трещина.
Поступила в редакцию: 17.02.2022 Принята в печать: 28.02.2023
Образец цитирования:
М. В. Муратов, Д. С. Конов, Д. И. Петров, И. Б. Петров, “Применение сверточных нейронных сетей для поиска и определения физических характеристик неоднородностей в геологической среде по сейсмическим данным”, Математические заметки СВФУ, 30:1 (2023), 101–113
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/svfu379 https://www.mathnet.ru/rus/svfu/v30/i1/p101
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 31 | PDF полного текста: | 24 |
|