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三维地质构造建模框架及其在机器学习中的应用。 (英语) Zbl 1522.86013号

摘要:三维地质结构分析是地学研究的基础。随着人工智能在地质结构分析中的应用,深度学习方法对标记结构学习集的多样性提出了要求。为了提高训练集的通用性和灵活性,本文建立了一个三维结构建模框架。首先,利用傅里叶级数和高斯方程逼近三维褶皱模式。其次,为了弥补随机模拟算法在模拟铲形断层方面的不足,建立了一种带有随机扰动的椭球面方法。第三,在旋转一致性假设下,对斜滑断层的近场位移进行了建模。最后,断层拖曳由近场位移的大小和方向以及拖曳半径定义。该建模框架通过在某些预定义范围内随机组合参数,可以自动构建大量具有丰富地质信息的构造模型。为了验证所提出的建模框架的适用性,将生成的模型用作学习集来训练U形全卷积神经网络。利用合成地震和野外地震数据进行断层解释的实验表明,与传统算法相比,基于该建模框架的训练网络能够提供更好的断层解释结果。这些结果表明,所提出的地质模型具有较好的泛化性,可以有效地提高机器学习的适用性。

理学硕士:

86-10 地球物理相关问题的数学建模或模拟
86-08 地球物理问题的计算方法
68T07型 人工神经网络与深度学习
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全文: 内政部

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