Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж
Розроблено і програмно реалізовано математичну модель машинного навчання на базі нейронної мережі архітектури U-net для збільшення роздільної здатності та збільшення значення сигнал/завада для полів сейсмічної зйомки 2D і 3D досліджень із застосуванням синтетичного набору тренувальних даних. Описано...
Збережено в:
| Опубліковано в: | Доповіді НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2024 |
| ISSN: | 1025-6415 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/202319 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж / О.В. Носков // Доповіді Національної академії наук України. — 2024. — № 3. — С. 11-17. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862561179736473600 |
|---|---|
| author | Носков, О.В. |
| author_facet | Носков, О.В. |
| citation_txt | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж / О.В. Носков // Доповіді Національної академії наук України. — 2024. — № 3. — С. 11-17. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Доповіді НАН України |
| description | Розроблено і програмно реалізовано математичну модель машинного навчання на базі нейронної мережі архітектури U-net для збільшення роздільної здатності та збільшення значення сигнал/завада для полів сейсмічної зйомки 2D і 3D досліджень із застосуванням синтетичного набору тренувальних даних. Описано будову моделі, наведено метрики якості тренування/валідації. Побудовано алгоритм для підготовки мігрованих сейсмічних даних у стандартному форматі SEGY для опрацювання за допомогою моделі і зворотною конвертацією у вхідний формат.
The paper contains description of a U-net architecture-based machine learning model created for seismic resolution enhancement and noise reduction. The presentation includes a brief explanation of the choice of publicly available synthetic data for training and verification purposes. Apart from architecture blocks description, the author describes variations of the loss functions used as metrics to verify the model’s performance.
|
| first_indexed | 2025-11-25T23:10:46Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-202319 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1025-6415 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-25T23:10:46Z |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Носков, О.В. 2025-03-13T11:11:56Z 2024 Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж / О.В. Носков // Доповіді Національної академії наук України. — 2024. — № 3. — С. 11-17. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. 1025-6415 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/202319 004.4 DOI: doi.org/10.15407/dopovidi2024.03.011 Розроблено і програмно реалізовано математичну модель машинного навчання на базі нейронної мережі архітектури U-net для збільшення роздільної здатності та збільшення значення сигнал/завада для полів сейсмічної зйомки 2D і 3D досліджень із застосуванням синтетичного набору тренувальних даних. Описано будову моделі, наведено метрики якості тренування/валідації. Побудовано алгоритм для підготовки мігрованих сейсмічних даних у стандартному форматі SEGY для опрацювання за допомогою моделі і зворотною конвертацією у вхідний формат. The paper contains description of a U-net architecture-based machine learning model created for seismic resolution enhancement and noise reduction. The presentation includes a brief explanation of the choice of publicly available synthetic data for training and verification purposes. Apart from architecture blocks description, the author describes variations of the loss functions used as metrics to verify the model’s performance. uk Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Доповіді НАН України Інформатика та кібернетика Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж Neural network-based seismic resolution enhancement technology Article published earlier |
| spellingShingle | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж Носков, О.В. Інформатика та кібернетика |
| title | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж |
| title_alt | Neural network-based seismic resolution enhancement technology |
| title_full | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж |
| title_fullStr | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж |
| title_full_unstemmed | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж |
| title_short | Технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж |
| title_sort | технологія збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних даних на основі використання нейронних мереж |
| topic | Інформатика та кібернетика |
| topic_facet | Інформатика та кібернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/202319 |
| work_keys_str_mv | AT noskovov tehnologíâzbílʹšennârozdílʹnoízdatnostímígrovanihseismíčnihdanihnaosnovívikoristannâneironnihmerež AT noskovov neuralnetworkbasedseismicresolutionenhancementtechnology |