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题名应用生成对抗网络的地震数据重建和去噪一体化方法
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作者
张岩
张一鸣
董宏丽
宋利伟
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学人工智能能源研究院
黑龙江省网络与智能控制重点实验室
东北石油大学物理与电子工程学院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期714-723,共10页
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基金
东北石油大学特色科研团队项目“智慧油田信息处理创新团队”(2023TSTD-04)资助。
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文摘
在实际采集过程中,受地形条件和人为因素的影响,地震数据不仅在空间上会出现采样不足或不规则的情况,而且会混入噪声,不利于后续地震数据的处理和解释。通常将重建与去噪分为两个阶段处理,这样往往会引入额外的误差。为此,文中提出了一种基于条件韦氏生成对抗网络(cWGAN)的地震数据重建去噪一体化方法,该方法研究的重点是在缺失道和噪声的混合干扰下,准确提取地震数据的有效特征。首先,以U-Net模型为基本网络结构来构建生成器模型,分级提取地震数据同相轴特征;在判别器模型中引入条件约束,引导生成器优化梯度方向。其次,建立重建和去噪误差描述模型,该模型设计了一体化损失函数,可以兼顾重建与去噪两方面的处理任务。最后,经过合成数据和实际数据测试,证明文中所提的网络模型恢复的地震数据信噪比更高且具有较强鲁棒性。
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关键词
地震数据处理
重建与去噪一体化
深度学习
生成对抗网络
一体化损失函数
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Keywords
seismic data processing
integrated method of reconstruction and denoising
deep learning
generative adversarial network
integrated loss function
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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