Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж

Abstract

Розроблено і програмно реалізовано математичну модель машинного навчання на базі нейронної мережі архітектури U-net для збільшення роздільної здатності та збільшення значення сигнал/завада для полів сейсмічної зйомки 2D і 3D досліджень із застосуванням синтетичного набору тренувальних даних. Описано будову моделі, наведено метрики якості тренування/валідації. Побудовано алгоритм для підготовки мігрованих сейсмічних даних у стандартному форматі SEGY для опрацювання за допомогою моделі і зворотною конвертацією у вхідний формат.

The paper contains description of a U-net architecture-based machine learning model created for seismic resolution enhancement and noise reduction. The presentation includes a brief explanation of the choice of publicly available synthetic data for training and verification purposes. Apart from architecture blocks description, the author describes variations of the loss functions used as metrics to verify the model’s performance.