一种使用神经网络的波阻抗反演方法和神经网络系统

摘要

本申请涉及一种使用神经网络的波阻抗反演方法和神经网络系统，该神经网络以由第i道地震数据及与其相邻的多道地震数据构成的N道地震数据、和第i道初始模型数据为输入，并确定第i道波阻抗数据为输出，其包括：并列的N个特征提取层，其中，每个特征提取层被配置为提取向其输入的一道地震数据的时序特征；合并层，被配置为自适应合并N个特征提取层输出的时序特征，得到N道地震数据的时空特征；回归层，被配置为将时空特征从特征域映射到目标域；输出层，被配置为根据回归层的输出和第i道初始模型数据确定第i道波阻抗数据。由此，波阻抗反演的精度更高，连续性更强，具有较好的抗噪性，并能够在初始模型不精确时仍保持好的反演效果。