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DATA-DRIVEN DOMAIN CONVERSION USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES

机译:数据驱动域转换使用机器学习技术

摘要

Optimizing seismic to depth conversion to enhance subsurface operations including measuring seismic data in a subsurface formation, dividing the subsurface formation into a training area and a study area, dividing the seismic data into training seismic data and study seismic data, wherein the training seismic data corresponds to the training area, and wherein the study seismic data corresponds to the study area, calculating target depth data corresponding to the training area, training a machine learning model using training inputs and training targets, wherein the training inputs comprise the training seismic data, and wherein the training targets comprise the target depth data, computing, by the machine learning model, output depth data corresponding to the study area based at least in part on the study seismic data, and modifying one or more subsurface operations corresponding to the study area based at least in part on the output depth data.
机译:优化震动深度转换以增强地下操作,包括在地下地层中测量地震数据,将地下地层划分为训练区域和研究区域,将地震数据分成训练地震数据和研究地震数据,其中训练地震数据对应 到训练区域,并且其中研究地震数据对应于研究区域,计算与训练区域对应的目标深度数据,使用训练输入和训练目标训练机器学习模型,其中训练输入包括训练地震数据,以及 其中,训练目标包括由机器学习模型计算的目标深度数据,计算,至少部分地基于研究地震数据,并基于基于研究区域对应的一个或多个地下操作来计算与研究区域相对应的深度数据。 至少部分地在输出深度数据上。

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