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由于激发、接收及工区现场等导致野外采集的地震数据出现异常道,这时需要对地震记录道编辑处理.当数据量比较大时,人工进行道编辑工作量庞大.非人工做法主要是利用计算机将异常道剔除,没有对异常道细致分类,由此造成了大量的原始数据损失,异常道的产生原因也无从得知.随着计算机性能的提高,深度学习发展迅猛,卷积神经网络(CNN)在深度学习领域起着至关重要的作用.CNN避免了前期很多工作,可以直接输入数据训练模型,将模型用于分类预测.作为一种快速高效的识别算法,可以广泛应用到各个研究领域.本文对极性反转、单频信号、强振幅噪声、空道四种常见的异常道和正常道进行细致分类编号,利用优化的深度卷积神经网络算法识别坏道并进行有效分类,不仅有利于后续对相应道的特殊处理,而且有利于推断产生异常道的原因,在以后的工作中针对产生原因做相应的工作调整. 相似文献
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火山岩储层斜长石选择性溶蚀的岩石学特征和热力学条件 总被引：6，自引：1，他引：5
长石溶孔是火山岩中重要的孔隙类型之一,火山岩的主要孔隙类型中长石溶孔所占的比例在1.24%～60.61%之间,在储层中占有重要地位.从岩相学、岩石化学CIPW标准矿物成分、热力学等方面论证了斜长石的选择性溶蚀.岩相学特征表现出斜长石选择性溶蚀的特征,即钙长石溶蚀时钠长石没有溶蚀,同时出现斜长石选择性溶蚀时钠长石和钾长石生长的现象.斜长石选择性溶蚀得到了CIPW标准矿物成分的支持,在CIPW标准矿物成分中长石的端元组分主要为钠长石和钾长石,而钙长石绝大多数为0或接近0.热力学研究表明,在同样的温度、压力和地层水成分的条件下,在斜长石中优先溶解钙长石组分.当地层水中Na+和K+浓度达到饱和时发生钠长石和钾长石沉淀,出现斜长石选择性溶蚀的同时发生钠长石和钾长石生长的现象. 相似文献
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长石溶孔是火山岩中重要的孔隙类型之一,火山岩的主要孔隙类型中长石溶孔所占的比例在1.24%～60.61％之间,在储层中占有重要地位。从岩相学、岩石化学CIPW标准矿物成分、热力学等方面论证了斜长石的选择性溶蚀。岩相学特征表现出斜长石选择性溶蚀的特征,即钙长石溶蚀时钠长石没有溶蚀,同时出现斜长石选择性溶蚀时钠长石和钾长石生长的现象。斜长石选择性溶蚀得到了CIPW标准矿物成分的支持,在CIPW标准矿物成分中长石的端元组分主要为钠长石和钾长石,而钙长石绝大多数为0或接近0。热力学研究表明,在同样的温度、压力和地层水成分的条件下,在斜长石中优先溶解钙长石组分。当地层水中Na+和K+浓度达到饱和时发生钠长石和钾长石沉淀,出现斜长石选择性溶蚀的同时发生钠长石和钾长石生长的现象。 相似文献
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