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题名利用深度学习图像转译方法压制自由表面多次波
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作者
崔宁城
张伟
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机构
深圳市深海油气勘探技术重点实验室(南方科技大学)
广东省地球物理高精度成像技术重点实验室(南方科技大学)
南方科技大学地球与空间科学系
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出处
《石油地球物理勘探》
北大核心
2025年第2期283-291,共9页
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基金
国家自然科学基金项目“密集台阵被动源透射转换波逆时偏移和速度建模方法研究”(42074056)
深圳市科技计划项目“深海深地资源探测技术系统研发”(KQTD20170810111725321)
+1 种基金
广东省地球物理高精度成像技术重点实验室项目(2022B1212010002)
广东省重大人才工程引进类项目(2019QN01G801)联合资助。
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文摘
多次波压制是石油勘探领域提升地震数据偏移成像质量的重要手段,特别是对于受自由表面多次波干扰较强的海洋拖缆数据。为了更好地提升多次波压制效果和数据处理效率,文中提出了一种利用深度学习图像转译技术压制自由表面多次波的方法。首先,将地震数据处理任务视为深度学习中的图像转译任务,采用Pix2Pix网络处理转换为图像形式的地震数据;其次,将常规单一形式的目标数据集改进为组合形式,进行多任务训练提升Pix2Pix网络的输出效果,并根据数据处理前、后的关联性,设计额外的损失函数进一步约束和提升网络的输出效果;最后,建立层状模型和复杂模型进行数值测试,并在输入数据中添加了额外的干扰项进行定量测试。数值测试结果表明,文中方法能够通过发掘数据的共同特征达到识别和压制多次波的目的,提升偏移图像的清晰度,在处理数据时具有较高的计算效率,能够更准确地识别地下层位信息。
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关键词
深度学习
数据处理
多次波压制
Pix2Pix网络
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Keywords
deep learning
data processing
multiple attenuation
Pix2Pix network
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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