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申请/专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
摘要：本公开涉及一种基于深度学习的DAS‑VSP数据初至波拾取方法及装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对于目标工区内的样本炮，根据样本炮的DAS‑VSP数据生成初始区域图像；获取目标工区内的样本炮的初至数据，根据目标工区内的样本炮的初至数据生成预测区域图像；利用初始区域图像和预测区域图像训练已知的神经网络模型；将待预测炮的初始区域图像输入训练好的神经网络模型，输出待预测炮的预测区域图像；对待预测炮的预测区域图像中每道的初至位置进行趋势修正和数值修正，得到目标工区待拾取炮每道修正后初至时间，能够实现低信噪比DAS‑VSP初至数据的高精度拾取，以满足后续资料实时和高精度处理的需求。
主权项：1.一种基于深度学习的DAS-VSP数据初至波拾取方法，其特征在于，所述方法包括：对于目标工区内的样本炮，以当前样本炮的位置为中心，以炮线和地震道接收线为横轴和纵轴，在直角坐标系中根据样本炮的DAS-VSP数据生成初始区域图像；获取目标工区内的样本炮的初至数据，并将目标工区内的样本炮的初至数据变换为图像数据，绘制在所述区域图像上，生成预测区域图像；利用初始区域图像和预测区域图像训练已知的神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；将待预测炮的初始区域图像输入训练好的神经网络模型，输出待预测炮的预测区域图像；对待预测炮的预测区域图像中每道的初至位置进行趋势修正和数值修正，得到目标工区待拾取炮每道修正后初至时间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油天然气集团有限公司 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 基于深度学习的DAS-VSP数据初至波拾取方法及装置
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