RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математические заметки СВФУ // Архив

Математические заметки СВФУ, 2023, том 30, выпуск 1, страницы 101–113 (Mi svfu379)

Математическое моделирование

Применение сверточных нейронных сетей для поиска и определения физических характеристик неоднородностей в геологической среде по сейсмическим данным

М. В. Муратов, Д. С. Конов, Д. И. Петров, И. Б. Петров

Московский физико-технический институт (государственный университет), г. Долгопрудный, Московская обл.

Аннотация: В работе с применением сверточных нейронных сетей решаются обратные задачи сейсморазведки определения пространственного положения и физических характеристик, таких как доля слипшейся поверхности и характер насыщения, геологических трещин. Обучающая и валидационная выборки формируются с использованием численного моделирования с применением сеточно-характеристического метода на неструктурированных сетках в двумерном случае. Используются определяющие уравнения механики сплошных сред, трещины задаются в области интегрирования дискретно - такой подход позволяет получить наиболее детальные картины волновых откликов.

Ключевые слова: обратные задачи сейморазведки, трещиноватые среды, сверточные нейронные сети, машинное обучение, математическое моделирование, сеточно-характеристический метод, дискретные модели трещин, бесконечно тонкая трещина.

УДК: 519.672

Поступила в редакцию: 17.02.2022
Принята в печать: 28.02.2023

DOI: 10.25587/SVFU.2023.87.50.008



© МИАН, 2024