【摘 要】
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基于L2范数的全波形反演常常受到初始模型的影响,在反演过程中容易产生局部极值和梯度计算不准的问题,进而影响速度反演精度。为此,本文在全波形反演中引入WGAN （Wasserstein Generative Adversarial Networks）神经网络来提高速度模型反演的分辨率。首先利用声波方程代替WGAN神经网络中的生成器,生成模拟地震数据;然后用传统CNN （Convolutional N
【机 构】
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中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
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基于L2范数的全波形反演常常受到初始模型的影响,在反演过程中容易产生局部极值和梯度计算不准的问题,进而影响速度反演精度。为此,本文在全波形反演中引入WGAN （Wasserstein Generative Adversarial Networks）神经网络来提高速度模型反演的分辨率。首先利用声波方程代替WGAN神经网络中的生成器,生成模拟地震数据;然后用传统CNN （Convolutional Neural Networks）神经网络作为判别器,判断数据来源于真实地震数据还是模拟地震数据;同时采用Wassertein距离构建新的损失函数,实现对WGAN神经网络的训练;最后将本文方法应用于井中地震采集（逆VSP）数据,验证该方法对速度模型反演的有效性和正确性。
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