应用曲率谱和Siamese 网络的叠前深度偏移速度建模

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摘要： 速度建模是叠前深度偏移的重要环节，通常需要在层位约束下对观测点的地层速度进行横向外推，然而在速度建模初期缺乏地震解释层位等格架信息。为此，文中提出了一种基于曲率谱横向相似性和改进循环结构Siamese 网络的速度模型建立方法。Siamese 网络是目前常用的基于深度学习的目标识别和追踪网络，可以快速进行目标图像的相似度对比，而且不需要人工制作标签。（剩余2187字）

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