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基于深度学习的地震储层图像解释方法研究

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基于深度学习的地震储层图像解释方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第17-25页
    1.1 研究工作的背景与意义第17-18页
    1.2 国内外研究历史与现状第18-22页
        1.2.1 自动层位追踪研究现状第18-19页
        1.2.2 弹性波阻抗反演研究现状第19-22页
    1.3 本文的主要贡献与创新第22-23页
    1.4 本论文的结构安排第23-25页
第二章 地震储层图像解释方法相关理论基础第25-49页
    2.1 自动层位追踪第25-29页
        2.1.1 三维地震数据层位性质第26-27页
        2.1.2 传统层位追踪方法第27-29页
    2.2 测井约束弹性波阻抗反演第29-36页
        2.2.1 测井基础理论第31-33页
        2.2.2 测井数据预处理第33-36页
    2.3 神经网络与深度学习第36-48页
        2.3.1 神经网络基本模型第36-37页
        2.3.2 激活函数第37-40页
        2.3.3 损失函数第40-42页
        2.3.4 优化算法第42-45页
        2.3.5 反向传播算法第45-47页
        2.3.6 批量归一化第47-48页
    2.4 本章小结第48-49页
第三章 基于恒等快捷映射的深层卷积神经网络自动层位追踪方法第49-68页
    3.1 卷积神经网络基本原理第49-51页
    3.2 残差网络基本原理第51-53页
    3.3 算法总体描述第53-58页
        3.3.1 模型总体描述第53-54页
        3.3.2 网络架构表详细第54页
        3.3.3 模型的数学表达第54-55页
        3.3.4 算法流程第55-58页
    3.4 实验结果及分析第58-67页
        3.4.1 西南某工区结果及分析第58-62页
        3.4.2 西北某工区结果及分析第62-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第四章 基于前馈注意力机制的测井约束弹性波阻抗反演方法第68-94页
    4.1 循环神经网络基本原理第68-76页
        4.1.1 循环神经网络与反向传播第70-71页
        4.1.2 长短时记忆网络第71-76页
    4.2 注意力机制基本原理第76-77页
    4.3 算法总体描述第77-82页
        4.3.1 双向长短记忆网络层第78-79页
        4.3.2 前馈注意力层第79-80页
        4.3.3 算法流程第80-82页
    4.4 实验及结果分析第82-92页
    4.5 本章小结第92-94页
第五章 全文总结与展望第94-96页
    5.1 全文总结第94-95页
    5.2 后续工作展望第95-96页
致谢第96-98页
参考文献第98-104页
攻读硕士学位期间取得的成果第104页

本篇论文共104页,点击这进入下载页面
 
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