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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于地球物理技术领域，提供了一种基于深度学习的六维地震波场求解方法，建立了一种基于物理信息傅立叶神经算子的六维频率域地震波场智能化模拟框架。此框架使用速度模型与背景地震波场作为输入，将对应的散射地震波场作为输出，不需要建立庞大的训练数据集，仅依靠物理方程约束作为无监督学习的损失函数来进行训练。这将消除传统深度学习算法对于数据集的依赖，提高智能化框架的泛化性和精度。在实际应用中，本发明可以作为一种高效的地震波场生成器，能够快速生成多模型、多频率、多震源的地震波场，对于高效的地震成像和反演具有重要意义。
主权项：1.一种基于深度学习的六维地震波场求解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过求解声波方程，在频域中模拟地震波传播，如下所示： 其中，ω＝2πf是角频率，是慢度的平方；ux,z,v,xs,zs,f是频域波场，包含六个变量；步骤2、使用散射形式的波动方程来求解频率域地震波场，如下式所示： 其中，u0x,z,v0,xs,zs,f为对应于均匀背景模型v0的背景波场，δm＝m-m0为模型扰动，δux,z,v,xs,zs,f为目标散射波场；步骤3、将背景模型m0设置为无限各向同性均匀模型，将震源函数设置为delta函数；背景波场u0通过解0阶的第一类Hankel函数而得： u0x,z,v0,xs,zs,f中包含了频率域波场的震源位置、频率这些信息；使用傅立叶神经算子来建立[v；u0]与δu的映射关系，根据速度模型v与背景波场u0确定对应的散射地震波场δux,z,v,xs,zs,f；使用傅立叶神经算子来建立[v；u0]与δu的映射关系的具体操作步骤如下：步骤3.1、建立傅立叶神经算子网络，即PIFNO；步骤3.2、确定PIFNO的输入和输出；步骤3.3、确定PIFNO的损失函数，进行网络训练和结果输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于深度学习的六维地震波场求解方法
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