- 智能地球物理基础与应用场景探索/高等院校油气人工智能教育教学丛书
- - 作者：肖立志//刘洋//马坚伟//陆文凯|责编:孟宇
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121375224
  - 出版日期：2025/02/01
  - 页数：551
- 售价：79.52

内容大纲
本书以作者近几年发表的人工智能在地球物理领域中应用的代表性论文为基础，包括四个部分，详细介绍数字化转型与智能地球物理、地震资料智能处理、地震资料智能解释及测井资料智能解释等，涵盖地震勘探和测井地层评价的主要环节。
本书充分展示人工智能与地球物理的有机结合，呈现了丰富的应用场景和显著的应用效果，具有很强的启发性，可用作地球物理专业和人工智能专业的教学参考书，也可供从事油气勘探开发相关专业的科研和生产人员参考。
作者介绍
目录
数字化转型与智能地球物理篇
  论文1 数字化转型的逻辑与策略以及如何推动石油工业绿色低碳可持续发展
  论文2 机器学习数据驱动与机理模型融合及可解释性问题
  论文3 深度学习在地球物理中的应用现状与前景
地震资料智能处理
  论文4 人工智能和视速度约束的地震波初至拾取
  论文5 基于深度学习的去噪
  论文6 基于无监督特征学习的地震噪声压制
  论文7 基于深度神经网络的异常振幅衰减
  论文8 基于频带形态相似性和模式编码的面波自动盲分离
  论文9 基于稀疏编码的多次波自适应相减
  论文10 基于训练数据生成的卷积神经网络压制外源干扰
  论文11 基于多任务学习的动态子波幅度谱提取方法及其在Q估计中的应用
  论文12 基于机器学习的地震数据插值
  论文13 利用自然图像进行地震数据插值
  论文14 基于加速聚类算法的时域自动速度估计
  论文15 基于深度学习回归策略从相似性中自动拾取速度：与分类方法的比较
  论文16 深度学习反演：新一代地震速度建模方法
  论文17 基于图像训练的人工神经网络井间地震速度建模
  论文18 地震数据指导的地震速度模型超分辨率
  论文19 在循环神经网络框架下基于自动微分梯度计算的弹性波全波形反演
地震资料智能解释
  论文20 基于人工智能的断层自动识别研究进展
  论文21 基于深度学习的多属性盐丘自动识别
  论文22 地震相智能识别研究进展
  论文23 基于有监督深度学习的地震相自动解释
  论文24 基于闭环卷积神经网络的测井约束地震反演
  论文25 基于深度学习的地震数据低频外推与波阻抗反演
  论文26 基于多目标函数的模型-数据驱动AVO反演
  论文27 基于可逆神经网络的低、中频速度和密度AVO反演
测井资料智能解释
  论文28 基于GRU神经网络的横波速度预测
  论文29 基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究
  论文30 基于多任务学习的测井储层参数预测方法

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