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摘要:由于存在多种不确定性源,地震成像面临挑战.数据测量,震源定位和地下地球物理性质存在不确定性.逆时偏移(RTM)是一种高分辨率的深度偏移方法,可用于提取储层定位和边界等信息.然而,RTM是耗时和数据密集型的,因为它需要计算两倍的波动方程来生成和存储成像条件.RTM嵌入到不确定性量化算法(如montecarlo方法)中时,由于高输入输出维数,其计算复杂度增加了许多倍.在这项工作中,我们提出了一个编码-解码深度学习代理模型的RTM在不确定性.输入是速度场的集合,表示不确定性,并输出地震图像.数值实验表明,替代模型能够准确地再现地震图像,更重要的是,它能有效地再现输入速度场到图像集合的不确定性传播.
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