基于多特征融合强化的地震震源定位深度算子网络
Enhanced deep operator network for seismic source localization
1. 中国石油大学(华东) a. 深层油气全国重点实验室; b. 计算机科学与技术学院; c. 青岛软件学院; d. 山东省智能油气工业软件重点实验室; e. 化学品安全全国重点实验室, 青岛 266580
摘要
在复杂地质条件下，基于深度神经算子的深度学习方法难以及时全面捕获畸变速度场下的潜在特征，导致震源预测性能显著恶化。针对上述局限进行了研究，提出一种面向复杂地质条件的多层级特征融合强化深度算子网络(Multi Feature Deep Operator Network，MF-DeepONet)。该架构通过多层中间特征交互捕捉断层边界、盐丘体等复杂构造引起的走时畸变特征，并结合轻量化通道注意力模块优化特征表示，实现端到端的高精度映射学习。在Marmousi和OpenFWI数据集上进行实验验证，结果显示所提模型能在多种高度非均质复杂速度模型下进行震源定位问题的精准预测求解，平均精度提升了62.9%。该方法在实时地震预警与资源勘探中展现出良好的准确性与适应性，为进一步的三维扩展及计算效率优化提供了可行的技术路径。
基金项目
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(24CX02012A,25CX04008A)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0517
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
庞善臣, 王晨宇. 基于多特征融合强化的地震震源定位深度算子网络 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0517. (Pang Shanchen, Wang Chenyu. Enhanced deep operator network for seismic source localization [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0517. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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