ВОССТАНОВЛЕНИЕ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ УПРУГИХ СРЕД С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Авторы: 
М.С. Хайретдинов*’**, Д. А. Караваев*, А. А. Якименко*’**, А. Е. Морозов**
УДК: 
550.34: 004.41
DOI: 
10.24411/2073-0667-2020-10012
Аннотация: 

 

В работе представлены результаты исследования но восстановлению модели упругих сред с использованием нейронной сети. Разработаны две нейронные сети для идентификации объекта тина каверна в структуре модели геофизической среды: на основе LSTM-слоя, на основе U-net архитектуры. В качестве каверны рассмотрен объект овальной формы, расположенный в прямоугольной модельной области. Обучение нейронной сети проведено на результатах решения прямой задачи геофизики но расчету волнового ноля от точечного источника в изотропной неоднородной среде. Представлено описание реализации нейронных сетей. На тестовых примерах показаны результаты работы обученных сетей но определению формы и положения кавернозного включения, а также сравнение времени обработки на тестовых примерах. Выявлено, что на кавернах произвольной формы нейронная есть верно определяет местоположение объекта. Форма объекта при этом ошибочно определяется овальной.

 

Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ № 19-07-00170. 20-07-00861. проекта 0315-2019-0003 ИВМиМГ СО РАН.

 

Ключевые слова: 
параллельный алгоритм, нейронная есть, LSTM слой, U-net архитектура, геофизическая среда, восстановление модели.
Номер журнала: 
3(48) 2020 г.
Год: 
2020
Адрес: 
*Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Новосибирск, Россия **Новосибирский государственный технический университет, 630073, Новосибирск, Россия DOI: 10.24411/2073-0667-2020-10012
Библиографическая ссылка: 
Хайретдинов М. С., Караваев Д. А., Якименко А. А., Морозов А. Е. Восстановление геофизических моделей упругих сред е применением нейронных сетей // журнал "Проблемы информатики", 2020, № 3, с.60-69. DOI: 10.24411/2073-0667-2020-10012