CN114428334B 地震数据静校正处理方法、装置、计算机设备和存储介质 （中国石油化工股份有限公司）

述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入据静校正处理后的所述第二初至时间数据和所2将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络构建包括第二输入层、第二中间层和第二输出层的静校根据静校正处理后的所述第二初至时间数据和所述第一初至时间将所述预设格式的样本数据输入至初始拾取神经网络进行训练，得到将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进通过所述初至拾取神经网络模型提取出所述样点值为所述第一样点值的所述初至拾将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络进行通过所述静校正处理申请网络，对需要静校正处理的目标地震数据重置静校正的高3计算静校正处理后的所述第二初至时间数据和所述第一神经网络训练模块，用于将所述目标地震数据第二神经网络训练模块，用于构建包括第二输入层、第二静校正量计算模块，用于根据静校正处理后的所述第二初至时间数据和8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方4[0007]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络5[0017]通过所述初至拾取神经网络模型提取出所述样点值为所述第一样点值的所述初[0019]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络[0028]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络6[0034]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。用户通过终端102将目预先训练的初始拾取神经网络模型进行训练，获得包含第一初至时间数据的初至拾取数7[0052]步骤220，将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训[0057]步骤230，将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理89[0077]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或高程，按照新的地表高程替换需要静校正处理的地震数据道中的炮点高程和建波点高程，[0112]第一神经网络训练模块320，用于将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾[0113]第二神经网络训练模块340，用于将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取[0114]静校正量计算模块350，用于根据静校正处理后的所述第二初至时间数据和所述[0123]通过所述初至拾取神经网络模型提取出所述样点值为所述第一样点值的所述初[0130]关于地震数据静校正处理装置的具体限定可以参见上文中对于地震数据静校正设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、[0136]步骤220，将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训[0141]步骤230，将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理[0161]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络[0169]步骤220，将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训[0174]步骤230，将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理[0194]将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM