摘要
本发明提供了一种井下工作面滑行波数据探测方法、系统、电子设备及介质,属于井下地质探测技术领域,该方法包括以下步骤:通过布置检波器和声波发射点产生滑行波,记录原始声波数据。采集岩心并测试物性参数后,利用物理驱动的深度学习法模拟地震波场,并分析滑行波传播特性。通过现场实测验证模型准确性,最后使用改进的BPT算法成像。本发明采用上述的一种井下工作面滑行波数据探测方法、系统、电子设备及介质,通过结合物理模拟和深度学习技术,能够更准确地模拟和分析井下地质结构,从而提高滑行波数据探测的准确性和效率。
技术关键词
数据探测方法
井下工作面
地震波场
RNN模型
检波器
声波
粒子
钻孔岩心
理论
成像
数据探测系统
训练卷积神经网络
地质探测技术
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