RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления // Архив

Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 2020, том 491, страницы 107–110 (Mi danma60)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

ИНФОРМАТИКА

Решение задач обнаружения трещин в среде методами машинного обучения

М. В. Муратов, В. А. Бирюков, И. Б. Петров

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Московская обл., Долгопрудный, Россия

Аннотация: Работа посвящена решению обратных задач сейсморазведки трещин с использованием методов машинного обучения. Рассматривается одиночная трещина фиксированного размера субвертикальной ориентации в двумерном случае. С помощью нейронной сети производится распознавание пространственного положения этой трещины в геологической среде и ее угла наклона. Обучающая выборка формируется из решений прямых задач с использованием сеточно-характеристического метода на регулярных прямоугольных сетках в виде расчетных сейсмограмм, полученных на поверхности среды с регистрацией вертикальной компоненты скорости.

Ключевые слова: математическое моделирование, сеточно-характеристический метод, машинное обучение, нейронные сети, обратная задача сейсморазведки, трещина.

УДК: 519.63

Поступило: 28.06.2019
После доработки: 05.12.2019
Принято к публикации: 24.01.2020

DOI: 10.31857/S2686954320020162


 Англоязычная версия: Doklady Mathematics, 2020, 101:2, 169–171

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024