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公开(公告)号：CN118655619B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410809832.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01V1/28 , G01V1/30 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统，包括CTFWI模型，CTFWI模型包括多层次多尺度编码器和解码器，其中：多层次多尺度编码器用于提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度地震数据特征；解码器用于将多层次多尺度编码器提取的多层次多尺度地震数据特征进行形状恢复，输出地震速度图像。多层次多尺度编码器包括预处理单元和四个特征交互单元，四个特征交互单元层层递进，特征的层次不断加深，尺度也在不断变小，最终可以提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度的特征。CTFWI模型在解码器中引入了评价门，能够筛选出更好的特征像素，提升生成速度图像的质量。
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公开(公告)号：CN117890978B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410302937.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉Transformer的地震速度图像生成方法。利用基于视觉Transformer的地震速度图像生成系统生成地震速度图像，包括：获取地震数据，并对地震数据进行预处理，得到地震数据集；将地震数据集划分成训练集和测试集；对地震速度图像生成系统的参数进行初始化；选定优化器，并设置优化器中的Beta参数值；使用均方误差损失、均绝对误差损失、感知损失等损失函数的组合函数作为总损失函数，对地震速度图像生成系统进行训练；选择需要生成地震速度图像的数量，作为输入数据；输出地震速度的数据，并将数据进行可视化；本发明将视觉Transformer引入到全波形反演问题中，能够捕获地震数据图中的全局信息，实现地震数据中信息的远程交互，生成质量更高的地震速度图像。
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公开(公告)号：CN118655619A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410809832.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01V1/28 , G01V1/30 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统，包括CTFWI模型，CTFWI模型包括多层次多尺度编码器和解码器，其中：多层次多尺度编码器用于提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度地震数据特征；解码器用于将多层次多尺度编码器提取的多层次多尺度地震数据特征进行形状恢复，输出地震速度图像。多层次多尺度编码器包括预处理单元和四个特征交互单元，四个特征交互单元层层递进，特征的层次不断加深，尺度也在不断变小，最终可以提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度的特征。CTFWI模型在解码器中引入了评价门，能够筛选出更好的特征像素，提升生成速度图像的质量。
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公开(公告)号：CN117890978A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410302937.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉Transformer的地震速度图像生成方法。利用基于视觉Transformer的地震速度图像生成系统生成地震速度图像，包括：获取地震数据，并对地震数据进行预处理，得到地震数据集；将地震数据集划分成训练集和测试集；对地震速度图像生成系统的参数进行初始化；选定优化器，并设置优化器中的Beta参数值；使用均方误差损失、均绝对误差损失、感知损失等损失函数的组合函数作为总损失函数，对地震速度图像生成系统进行训练；选择需要生成地震速度图像的数量，作为输入数据；输出地震速度的数据，并将数据进行可视化；本发明将视觉Transformer引入到全波形反演问题中，能够捕获地震数据图中的全局信息，实现地震数据中信息的远程交互，生成质量更高的地震速度图像。
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