应用STGCN 时空建模的地震波阻抗反演方法

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摘要： 现今，深度学习地震波阻抗反演方法通常是通过低维度的时序建模，忽略了空间构造拓扑结构信息，导致反演精度较低。针对此问题，提出了一种基于STGCN（时空图卷积神经网络）时空建模的地震波阻抗反演方法。该方法考虑到地震数据的空间构造拓扑结构及互相关性，使用马氏距离对地震数据进行空间邻近度的加权处理建立邻接矩阵；进一步通过切比雪夫多项式扩大空间感受野的同时减少参数量，高效地提取地震数据的空间构造特征，同时利用门控循环单元捕获其时序相关性；最后构建时空图卷积单元实现基于STGCN 的地震数据与波阻抗在时间和空间两个维度的映射。（剩余2209字）