НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ПОДАВЛЕНИЮ ЧИСЛЕННОЙ ОШИБКИ В ДАННЫХ СЕЙСМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ ПОГРЕШНОСТЬЮ В СКОРОСТНОЙ МОДЕЛИ (462,00 руб.)

Первый автор	Гондюл
Авторы	Лисица В.В., Гадыльшин К.Г., Вишневский Д.М.
Страниц	8

ID	892174
Аннотация	В работе представлена нейронная сеть, подавляющая численную ошибку результатах сейсмического моделирования. Подход основан на представленной ранее нейронной сети NDM- net, разработанной для подавления численной дисперсии. Принцип работы, которой состоял в расчете полного набора сейсмических данных с низкой точностью с использованием грубой сетки и последующей коррекции этих данных. Для построения и обучения нейронной сети, осуществляющей такое отображение, на достаточно мелкой сетке рассчитывается тренировочный набор данных, соответствующий малому числу положений источников из рассматриваемой системы наблюдения. NDM- net позволяла эффективно подавлять численную дисперсию в данных, и ускорить сейсмическое моделирование более чем в шесть раз в двумерном случае. Однако в предыдущих исследованиях предполагалось, что при расчете волновых полей изменяется только расчетная сетка, а скоростная модель при этом не меняется, то есть модель исходно задана на грубой сетке, что не всегда, верно, для сеточных скоростных моделей. В этой работе приводится обобщение NDM- net на случай, когда исходная скоростная модель задается на мелкой сетке и огрубляется при переходе на грубую сетку, что вносит дополнительную ошибку в численное решение. Применение NDM- net в этом случае так же является эффективным методом подавления ошибки и ускорения сейсмического моделирования.

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ПОДАВЛЕНИЮ ЧИСЛЕННОЙ ОШИБКИ В ДАННЫХ СЕЙСМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ ПОГРЕШНОСТЬЮ В СКОРОСТНОЙ МОДЕЛИ / Е.А. Гондюл [и др.] // Геофизика .— 2024 .— №3 .— С. 4-11 .— URL: https://rucont.ru/efd/892174 (дата обращения: 08.04.2025)