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基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法
1
作者
桑文镜
袁三一
+3 位作者
丁智强
于越
刘浩杰
韩智颖
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期696-710,共15页
井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合...
井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法.该方法联合地震和测井等数据,先后开展数据驱动和模型驱动的波阻抗反演.首先,数据驱动部分使用井旁地震记录、测井导出的波阻抗曲线以及井插值低频阻抗曲线,搭建以双向门控递归单元为主要模块的波阻抗智能预测网络.其次,该网络预测的波阻抗的低频分量作为数据驱动初始模型,替代井插值初始模型而参与模型驱动部分.最后,模型驱动部分在地震数据匹配和数据驱动初始模型的共同约束下开展基于模型的反演,获得最终的波阻抗结果.合成数据和实际数据测试表明,本文方法相比于单一的数据驱动或模型驱动方法能获得更高分辨率和更高精度的波阻抗反演结果,从而为后续储层预测提供可靠的弹性参数分布.
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关键词
数据
与
模型
联合
驱动
波阻抗反演
初始
模型
井震
联合
双向门控递归单元
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职称材料
高效的基于数据与模型的信道估计算法
被引量：
1
2
作者
梅锴
赵海涛
+4 位作者
刘潇然
刘军
熊俊
任保全
魏急波
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期59-70,共12页
针对正交频分复用(OFDM)系统,提出一种新型的数据与模型联合驱动下的信道估计算法。该算法结合一种可在线训练的低复杂度学习型估计方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计,既赋予信道估计器通过在线训练提升了估计性能的能力,又借助模型解...
针对正交频分复用(OFDM)系统,提出一种新型的数据与模型联合驱动下的信道估计算法。该算法结合一种可在线训练的低复杂度学习型估计方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计,既赋予信道估计器通过在线训练提升了估计性能的能力,又借助模型解决了在线生成训练数据会造成额外导频开销的问题,提升了系统效率。仿真结果表明,所提算法在低信噪比下的性能和对实际非理想因素的适应性等方面优于传统信道估计算法。
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关键词
机器学习
数据
与
模型
联合
驱动
正交频分复用系统
信道估计
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职称材料
题名
基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法
1
作者
桑文镜
袁三一
丁智强
于越
刘浩杰
韩智颖
机构
中国石油大学(北京)地球物理学院
中国石化集团公司胜利油田物探研究院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期696-710,共15页
基金
国家重点研发计划(2018YFA0702504)
国家自然科学基金(41974140,42174152)
+1 种基金
中国石油天然气集团有限公司科技管理部(2022DQ0604-01)
中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-03)联合资助.
文摘
井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法.该方法联合地震和测井等数据,先后开展数据驱动和模型驱动的波阻抗反演.首先,数据驱动部分使用井旁地震记录、测井导出的波阻抗曲线以及井插值低频阻抗曲线,搭建以双向门控递归单元为主要模块的波阻抗智能预测网络.其次,该网络预测的波阻抗的低频分量作为数据驱动初始模型,替代井插值初始模型而参与模型驱动部分.最后,模型驱动部分在地震数据匹配和数据驱动初始模型的共同约束下开展基于模型的反演,获得最终的波阻抗结果.合成数据和实际数据测试表明,本文方法相比于单一的数据驱动或模型驱动方法能获得更高分辨率和更高精度的波阻抗反演结果,从而为后续储层预测提供可靠的弹性参数分布.
关键词
数据
与
模型
联合
驱动
波阻抗反演
初始
模型
井震
联合
双向门控递归单元
Keywords
Data-model jointly driven
Acoustic Impedance(AI)inversion
Initial model
Combination of well log and seismic data
Bidirectional Gated Recursive Unit(Bi-GRU)
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
高效的基于数据与模型的信道估计算法
被引量：
1
2
作者
梅锴
赵海涛
刘潇然
刘军
熊俊
任保全
魏急波
机构
国防科技大学电子科学学院
军事科学院系统工程研究院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期59-70,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61931020,No.62101569,No.U19B2024,No.62171449,No.62001483)
湖南省科技创新计划基金资助项目(No.2020RC2045)。
文摘
针对正交频分复用(OFDM)系统,提出一种新型的数据与模型联合驱动下的信道估计算法。该算法结合一种可在线训练的低复杂度学习型估计方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计,既赋予信道估计器通过在线训练提升了估计性能的能力,又借助模型解决了在线生成训练数据会造成额外导频开销的问题,提升了系统效率。仿真结果表明,所提算法在低信噪比下的性能和对实际非理想因素的适应性等方面优于传统信道估计算法。
关键词
机器学习
数据
与
模型
联合
驱动
正交频分复用系统
信道估计
Keywords
machine learning
hybrid model and data driven
OFDM
channel estimation
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法
桑文镜
袁三一
丁智强
于越
刘浩杰
韩智颖
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
高效的基于数据与模型的信道估计算法
梅锴
赵海涛
刘潇然
刘军
熊俊
任保全
魏急波
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
已选择
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