5月14日，美国阿拉巴马大学助理教授张波博士应邀来校为我院师生作了题为“深度学习辅助下的地震地质解释”的学术报告。
张波博士从如何在地球科学数据中高效、准确地获取信息出发，介绍了深度学习及其发展现状，重点阐述了深度学习在地震数据去噪和地震层位插值两方面的应用，为利用地震资料开展地质解释提供更有效的技术支撑。张博士表示，在地震数据去噪领域中需要加强噪音类型分析，通过自主生成噪音数据体来开展噪音模式的学习能够更加有效的提高地震资料信噪比。在地震层位解释与插值方面，通过设计大小可变的卷积滤波器能够更好地提取地震图像中的多尺度特征，通过突变点与周围点的插值预测结果的对比判断，能够有效解决层位插值过程中出现的突变点等问题，有效提高地震层位插值效果，为进一步开展三维地质体建模提供更加可靠的信息。
张波，美国阿拉巴马大学助理教授，2006年毕业于中国石油大学（华东）勘查技术与工程专业，2009年于中科院地质与地球物理研究所获得硕士学位，2014年获得俄克拉荷马大学地球物理博士学位。长期从事于地震波速度分析、地震属性、地震层析学、非常规油气藏甜点预测、地震反演、地质力学等方向的研究工作。担任SEG/AAPG Interpretation副主编、Applied Geophysics 杂志编委、SEG技术标准委员会委员，在Geophysics、Interpretation、JGE、JAE、SPE Journal等知名刊物上发表学术论文二十多篇。（作者：曹丹平、李岳）
