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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于地震勘探技术领域，提供了基于深度学习的Marchenko成像聚焦函数校正方法，其步骤包括：将观测系统得到的地震数据和背景模型得到的直达波作为输入，经过Marchenko方程得到的聚焦函数作为需要校正的原训练数据；将参考模型得到的精确聚焦函数作为标签数据，按照设计的U‑net架构训练模型；训练好的模型用来校正含误差的聚焦函数，最终得到更精确的Marchenko成像。该方法可有效的在未知区域校正聚焦函数，从而加速Marchenko成像过程，同时通过迁移学习，模型可以有效地校正直达波含走时误差和地震数据有缺失信息的情况下的聚焦函数，而不需要花费大量时间去重建丢失的输入数据，节省了时间和成本。
主权项：1.基于深度学习的Marchenko成像聚焦函数校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将观测系统得到的地震数据和背景模型得到的直达波作为输入，经过Marchenko方程得到的聚焦函数作为需要校正的原训练数据；步骤2：将参考模型得到的精确聚焦函数作为标签数据，按照设计的U-net架构训练模型；步骤3：训练好的模型用来校正含误差的聚焦函数，最终得到更精确的Marchenko成像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于深度学习的Marchenko成像聚焦函数校正方法
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