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SYSTEM FOR INTELLIGENT IDENTIFICATION OF TECTONIC FAULTS WITH THE HELP OF SEISMIC DATA ON THE BASIS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

机译:基于卷积神经网络的地震数据智能识别构造故障的系统

摘要

FIELD: seismology. ;SUBSTANCE: present invention relates to seismic data processing and, in particular, to a system and method for effective identification and visualization of geological faults. The method for intelligent determination of tectonic faults includes: obtaining a cube of measured seismic data, dividing the cube of measured seismic data into subcubes of measured seismic data, feeding each subcube of measured seismic data into a convolutional neural network, obtaining subcubes of fault prediction for each subcube of seismic data, and collecting subcubes of prediction of faults into a fault prediction cube. ;EFFECT: effective identification and visualization of geological faults.;1 cl
机译:领域:地震学。 ;物质:本发明涉及地震数据处理,尤其涉及用于有效识别和地质故障的可视化和可视化的系统和方法。构造故障智能测定的方法包括:获得测量地震数据的立方体,将测量的地震数据的多维数据集分成测量地震数据的子机,将测量的地震数据的每个子磁鸟馈送到卷积神经网络中,获得故障预测的子机对于地震数据的每个子机,并将对故障预测的预测的子机构收集到故障预测立方体中。 ;效果:地质故障的有效识别和可视化。; 1 cl

著录项

  • 公开/公告号RU2746691C1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号RU20200128416

  • 发明设计人 EGOROV DMITRII VITALEVICH (RU);

    申请日2020-08-26

  • 分类号G01V1/28;G01V1/30;G06F30/27;G06N3/08;

  • 国家 RU

  • 入库时间 2022-08-24 18:21:52

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