Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Wpływ parametrów sygnału sejsmicznego na wyniki punktowania pierwszych wstąpień za pomocą pikera neuronowego
Języki publikacji
Abstrakty
In the presented paper the effectiveness of first break picking using neural picker has been analysed. The model and field data were used in the analysis and one variant of Artificial Neural Network learning strategy named the Cascade-Correlation Learning Architecture was applied. The analysis was performed in seismic processing system ProMAX. The effect of seismic signal parameters as well as the effect of neural picker parameters was estimated on results of first break picking of synthetic and field seismic records. It was stated that among many tested parameters the greatest effect on effectiveness of picking using neural picker had the width of time gate and the choice of signal phase.
W prezentowanej pracy dokonano analizy efektywności punktowania pierwszych wstąpień za pomocą pikera neuronowego. Do analizy wykorzystano dane modelowe i polowe oraz jeden z wariantów strategii uczenia sztucznych sieci neuronowych zwany architekturą kaskadowo-korelacyjnego uczenia. Analizę przeprowadzono w systemie przetwarzania danych sejsmicznych ProMAX. Oszacowano wpływ parametrów sygnału sejsmicznego oraz parametrów pikera neuronowego na wyniki punktowania pierwszych wstąpień na syntetycznych i polowych rekordach sejsmicznych. Stwierdzono, że spośród wielu analizowanych parametrów największy wpływ na efektywność punktowania za pomocą pikera neuronowego wywarła szerokość okna czasowego oraz dobór fazy sygnału.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
35--44
Opis fizyczny
Bibliogr. 16 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Akademia Górniczo-Hutnicza - University or Science and Technology - Faculty or Geology, Geophysics & Environmental Protection, Kraków, Poland
Bibliografia
- 1. An P., Moon W. M., Kalantzis F., 2001, Reservoir characterization using seismic waveform and feed-forword neural networks, Geophysics, vol. 66, no. 5, 1450-1456.
- 2. Buffenmyer v., Poulton M., Johnson R., 2000, Identification of seismic crew noise in marine surveys by neural networks, The Leading Edge, vol. 19, no. 4, 370-376.
- 3. Boadu F. K., 1998, Inversion of fracture density from field seismic velocities using artificial neural networks, Geophysics, vol. 63, no. 2, 534-545.
- 4. Boschetti F., Dentih M. D., List R. D., 1996, A fractal-based algorithm for detecting first arrivals on seismic traces, Geophysics, vol. 61, no. 4,1095-1102.
- 5.Calderon-Macias C., Sen M. K., Stoffa P. L., 1997, Hopfield neural networks, and mean field annealing for seismic deconvolution and multiple attenuation, Geophysics, vol. 62, no. 3, 992-1002.
- 6. Calderon-Macias C., Sen M. K., Stoffa P. L., 1998, Automatic NMO correction and velocity estimation by a feedforward neural network, Geophysics, vol. 63, no. 5, 1696-1707.
- 7. Calderon-Macias C., Sen M. K. Stoffa P. L., 2000, Artificial neural networks for parameter estimation in geophysics, Geophysical Prospecting, vol. 48, 21-47.
- 8. Dai H., MacBeth C., 1994, Split shear-wave analysis using an artificial neural network, First Break, vol. 12, no. 12, 605--613.
- 9. Glinsky M. E., Clark G. A., Cheng Z. P., Sandhya Devi K. R. ,Robinson J. H., and Ford G. E., 2001, Automatic event picking in prestack migrated gathers using a probabilistic neural network, Geophysics, vol. 66, no. 5, 1488-1496.
- 10. Leggett M., Sandham W. A., Durrani T. S., 1996, 3D horizon tracking using artificial neural networks, First Break, vol. 14, no. 11, 413-418.
- 11. Michael D., McCormack D., 1991, Neural computing in geophysics, The Leading Edge, vol. 10, no. 1, 11-15.
- 12. McCormack M. D., Zaucha D. E., Duschek D. W., 1993, First-break refraction event picking and seismic data trace editing using neural networks, Geophysics, vol. 58, no. 1,67-78.
- 13. Meldahl P., Heggland R., Bril B., de Groot P., de Groot B., 2001, Identifying faults and gas chimneys using multiattributes and neural networks, The Leading Edge, vol. 20, no. 5, 474-482.
- 14. Murat M. E., Rudman A. J., 1992, Automated first arrival picking: A neural network approach: Geophysical Prospecting, vol. 40, 587--604.
- 15. Wang L., Mendel J. M., 1992, Adaptative minimum prediction-error deconvolution and source wavelet estimation using Hopfield neural networks, Geophysics, vol. 57, no. 4, 670--679.
- 16. Yung S. K., Ikelle L. T., 1997, An example of seismic time picking by third-order bicoherence, Geophysics, vol. 62, no. 6, 1947-1951.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWM4-0012-0057