P-S Separation from Multi-Component Seismic Data Using Deep Convolutional Neural Networks
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Summary The accurate separation of single-mode waves from multi-component seismic data is of great significance for elastic imaging and inversion. Traditional separation methods require accurate velocity information and do not perform well on the far offset. In this paper, we propose to use deep convolutional neural networks for P-S separation tasks. We design a training and testing workflow that can handle arbitrary seismic data size. We train the model on one synthetic dataset and directly evaluate the trained model on another without re-training or fine-tuning process. Our results indicate that the proposed method can capture polarization information from the data and perform well on both near and far offset, without providing near surface velocity model. The proposed method can easily extend to 3D or anisotropic media.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- P-S Separation from Multi-Component Seismic Data Using Deep Convolutional Neural Networks
- Date Crossref
- 01/01/2020
- Éditeur
- European Association of Geoscientists & Engineers
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Tongji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tongji University.
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