G - Physics – 01 – V
Patent
G - Physics
01
V
G01V 1/38 (2006.01)
Patent
CA 2421981
A neural network to predict seismic streamer shape during seismic operations having an input layer, an optional hidden layer, and an output layer, each layer having one or more nodes. Each connection between nodes has an associated weight and a training process for determining the weights for each of the connections of the neural network. The trained neural network is responsive to the inputs and outputs to generate a predicted cable shape. The training process applies a plurality of training sets to the neural network. Each training set comprises a set of inputs and a desired cable shape. With each training data set, the training process determines the difference between the cable shape predicted by the neural network and the desired or known cable shape. The training process then adjusts the weights of the neural network nodes based on the difference between the output predicted cable shape and the desired cable shape.
L'invention concerne un réseau neuronal permettant l'évaluation prévisionnelle de forme de flûte sismique au cours d'opérations sismiques. Le réseau comporte une couche d'entrée, et éventuellement une couche cachée, chaque couche ayant un ou plusieurs noeuds. La première couche comprend des noeuds d'entrée pour l'acquisition des paramètres opérationnels liés aux données sismiques ci-après: coordonnées du vaisseau, coordonnées de réception, durée, vitesse du vaisseau, vitesse du courant, vitesse du vent, température de l'eau, salinité, informations sur les marées, profondeur de l'eau, densité et dimensions de la flûte. Les noeuds de la couche d'entrée sont reliés aux noeuds de la couche cachée, lesquels sont reliés aux noeuds de la couche de sortie. Ladite couche de sortie fournit une évaluation prévisionnelle relative à la forme du câble. La couche cachée peut être omise: en pareil cas, les noeuds de la couche d'entrée sont reliés aux noeuds de la couche de sortie. Chaque connexion entre les noeuds comporte un poids associé et fait intervenir un processus d'apprentissage permettant de déterminer le poids des différentes connexions du réseau neuronal. Le réseau neuronal soumis à l'apprentissage réagit aux entrées et aux sorties pour fournir une évaluation prévisionnelle de la forme du câble. Le processus d'apprentissage comprend plusieurs séries d'apprentissage pour le réseau neuronal. Chaque série d'apprentissage comprend une série d'entrées et une forme de câble souhaitée. Avec chaque série de données d'apprentissage, le processus d'apprentissage établit la différence entre la forme du câble prévisionnelle évaluée par le réseau neuronal et la forme du câble souhaitée ou connue. Ensuite, le processus d'apprentissage ajuste les poids des noeuds du réseau neuronal en fonction de la différence entre la forme de câble prévisionnelle évaluée à la sortie et la forme du câble souhaitée. L'attribution d'erreur à chaque noeud dans le réseau neuronal peut être effectuée par le processus d'apprentissage, sur la base de la rétropropagation ou d'une autre technique d'apprentissage.
Smart & Biggar
Westerngeco L.l.c.
LandOfFree
Neural net prediction of seismic streamer shape does not yet have a rating. At this time, there are no reviews or comments for this patent.
If you have personal experience with Neural net prediction of seismic streamer shape, we encourage you to share that experience with our LandOfFree.com community. Your opinion is very important and Neural net prediction of seismic streamer shape will most certainly appreciate the feedback.
Profile ID: LFCA-PAI-O-1748314