1548 / 2019-08-19 15:23:13
基于条件生成式对抗网络的地震数据插值
Abstract Pending
在地震数据的采集过程中,当道间距过大不满足空间采样定理时,地震数据会存在空间假频,空间假频的存在会影响地震数据的后续处理精度。恰当的地震数据插值算法可以重构地震数据,减小地震数据道间距,消除空间假频,提高后续地震数据处理的精度。生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,该网络通过训练后可以生成与训练数据有相同分布的新数据,条件生成式对抗网络(cGAN)则可以根据给定的条件来生成新的数据。本文针对规则缺失的地震数据设计了条件生成式对抗网路,并建立地质模型合成地震数据用于训练。最后本文通过实际地震数据测试了该训练好的条件生成式对抗网络
Important Date
  • Conference Date

    Oct 12

    2019

    to

    Oct 15

    2019

  • Sep 30 2019

    Draft paper submission deadline

  • Oct 15 2019

    Registration deadline

  • Jul 21 2020

    Contribution Submission Deadline

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