Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach
In the modern geological exploration process, involvement of seismic interpretation data has long become an everyday norm. The quality of field data and the migration procedure plays a key role in determining the geological structure of the area and the distribution of reservoirs. As an example of s...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://es-journal.in.ua/article/view/328617 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Institution
Environmental safety and natural resources| id |
es-journalinua-article-328617 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
es-journalinua-article-3286172025-08-12T12:31:01Z Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach Застосування технології збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних зображень для 2Д сейсмічних зйомок за допомогою нейронної мережі Noskov, Oleksii Myrontsov, Mykyta machine learning model neural network seismics 2D U-net architecture loss function модель машинного навчання нейронна мережа сейсміка 2D U-net архітектура функція втрат In the modern geological exploration process, involvement of seismic interpretation data has long become an everyday norm. The quality of field data and the migration procedure plays a key role in determining the geological structure of the area and the distribution of reservoirs. As an example of seismic survey materials post-processing, a mathematical model of machine learning based on a neural network based on U-net architecture was developed and programmatically implemented to increase the resolution and decrease noise value for 2D images based on a synthetic set of training data. The structure of the model was described, and an algorithm was built for preparing migrated seismic data in the standard SEGY format for processing with the help of the model and reverse conversion into the input format. В сучасному геологорозвідувальному процесі залучення даних сейсмічної інтерпретації давно стало повсякденною нормою. Якість польових даних та процедури міграції грає ключову роль у визначенні геологічної будови площі та розповсюдженні колекторів. У якості процесу пост-обробки матеріалів сейсмічної зйомки було розроблено і програмно реалізовано математичну модель машинного навчання на базі нейронної мережі архітектури U-net для збільшення роздільної здатності і збільшення значення сигнал/завада для 2D зображень на основі синтетичного набору тренувальних даних. Описано будову моделі, побудовано алгоритм для підготовки мігрованих сейсмічних даних у стандартному форматі SEGY для опрацювання за допомогою моделі і зворотною конвертацією у вхідний формат. Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-03-28 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/328617 10.32347/2411-4049.2025.1.139-145 Environmental safety and natural resources; Vol. 53 No. 1 (2025): Environmental safety and natural resources; 139-145 Екологічна безпека та природокористування; Том 53 № 1 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 139-145 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.1 uk https://es-journal.in.ua/article/view/328617/318446 Copyright (c) 2025 Oleksii Noskov, Mykyta Myrontsov http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| institution |
Environmental safety and natural resources |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-08-12T12:31:01Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
machine learning model neural network seismics 2D U-net architecture loss function |
| spellingShingle |
machine learning model neural network seismics 2D U-net architecture loss function Noskov, Oleksii Myrontsov, Mykyta Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach |
| topic_facet |
machine learning model neural network seismics 2D U-net architecture loss function модель машинного навчання нейронна мережа сейсміка 2D U-net архітектура функція втрат |
| format |
Article |
| author |
Noskov, Oleksii Myrontsov, Mykyta |
| author_facet |
Noskov, Oleksii Myrontsov, Mykyta |
| author_sort |
Noskov, Oleksii |
| title |
Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach |
| title_short |
Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach |
| title_full |
Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach |
| title_fullStr |
Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach |
| title_full_unstemmed |
Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach |
| title_sort |
implementation of neural network based 2d seismic images super resolution approach |
| title_alt |
Застосування технології збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних зображень для 2Д сейсмічних зйомок за допомогою нейронної мережі |
| description |
In the modern geological exploration process, involvement of seismic interpretation data has long become an everyday norm. The quality of field data and the migration procedure plays a key role in determining the geological structure of the area and the distribution of reservoirs. As an example of seismic survey materials post-processing, a mathematical model of machine learning based on a neural network based on U-net architecture was developed and programmatically implemented to increase the resolution and decrease noise value for 2D images based on a synthetic set of training data. The structure of the model was described, and an algorithm was built for preparing migrated seismic data in the standard SEGY format for processing with the help of the model and reverse conversion into the input format. |
| publisher |
Kyiv National University of Construction and Architecture |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://es-journal.in.ua/article/view/328617 |
| work_keys_str_mv |
AT noskovoleksii implementationofneuralnetworkbased2dseismicimagessuperresolutionapproach AT myrontsovmykyta implementationofneuralnetworkbased2dseismicimagessuperresolutionapproach AT noskovoleksii zastosuvannâtehnologíízbílʹšennârozdílʹnoízdatnostímígrovanihsejsmíčnihzobraženʹdlâ2dsejsmíčnihzjomokzadopomogoûnejronnoímereží AT myrontsovmykyta zastosuvannâtehnologíízbílʹšennârozdílʹnoízdatnostímígrovanihsejsmíčnihzobraženʹdlâ2dsejsmíčnihzjomokzadopomogoûnejronnoímereží |
| first_indexed |
2025-07-17T11:19:59Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:27:01Z |
| _version_ |
1850411427862413312 |