神经网络在地震层析成像中的应用
林小竹1 , 金振武1 , 钱绍新2
1. 江汉石油学院;
2. 北京石油勘探开发研究院
Application of neural network in seismic tomography
Lin Xiaozhu1 , Jin Zhenwu1 , Qian Shaoxin2
Jianghan Petroleum College, Shashi City, Hubei Province, Postcode:434102
摘要 Hopfield神经网络是一种单层的反馈型神经网络,它的主要优点是集成并行处理和收敛速度快.本文将该神经网络的原理用于地震层析成像,并导出了联接权系数和外部输入项在层析成像应用中的具体表达式.文中用该方法计算了两个模型实例.计算结果表明,Hopfield神经网络在地震层析成像中是行之有效的,可获取井间地层速度场或慢度场的最优估计.
关键词 :
神经网络 ,
层析成像 ,
权系数 ,
速度场 ,
慢度场 ,
模型
Abstract :Hopfield's neural network is a single-layered feedback neural network.Its major virtues are fast convergence and integrated parallel data processing.We apply this neural network principle to seismic tomography,and deduce the expressions ofconnective weight coefficients and input terms used in tornography.Two model examples are computed in this method.Computation result showsthat Hopfield's neural network is effective in seismic tomography and can be used toestimate optimurn cross-borehole velocity field(or slowness field).
Key words :
neural network
tomography
weight coefficient
velocity field
slowness field
model
收稿日期: 1994-03-22
作者简介 : 林小竹,讲师,1964年生,1988年毕业于成都地质学院物探专业,获硕士学位.曾在江汉石油学院物探系任教,现攻读博士学位.
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