發(fā)布時(shí)間：2021-10-27 04:42

　　地震記錄初至拾取質(zhì)量往往受限于地震數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,在陸地和淺海地震數(shù)據(jù)中尤為明顯。為了更高效地拾取初至,提出了一種基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN）的地震數(shù)據(jù)初至拾取方法,其關(guān)鍵在于構(gòu)建一個(gè)適用于地震數(shù)據(jù)初至拾取的DCGAN,包含生成器與判別器兩部分。生成器由一個(gè)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）構(gòu)成,用于學(xué)習(xí)地震炮集數(shù)據(jù)到初至波之間的特征映射;判別器由一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）構(gòu)成,用于輔助生成器訓(xùn)練。基于DCGAN的初至拾取方法的實(shí)現(xiàn)分為三步:數(shù)據(jù)預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)拾取。通過(guò)對(duì)不同卷積層數(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的對(duì)比分析,確定了一個(gè)最優(yōu)的DCGAN結(jié)構(gòu)。一旦DCGAN的訓(xùn)練完成,利用其完成一炮地震數(shù)據(jù)的初至拾取僅需幾秒的時(shí)間。將DCGAN方法應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)初至拾取并與現(xiàn)有初至拾取方法（如長(zhǎng)短時(shí)窗比（STA/LTA）法和峰度赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）法）的拾取結(jié)果相比較,結(jié)果表明基于DCGAN的初至拾取方法的精度更高,能滿足生產(chǎn)需要。 

【文章來(lái)源】：石油物探. 2020,59(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

典型的DCGAN生成器結(jié)構(gòu)

用于初至拾取的DCGAN結(jié)構(gòu)示意

首先對(duì)全部地震樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，圖3對(duì)比了其中某單炮樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理前后的結(jié)果。從圖3a可以看出，原始地震單炮能量不均衡，近道能量是遠(yuǎn)道能量的幾十甚至上百倍，此時(shí)如果直接用于訓(xùn)練會(huì)使整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程無(wú)法收斂甚至崩潰，因此須做能量均衡和歸一化處理。圖3b為預(yù)處理后的單炮樣本數(shù)據(jù)。圖3c為選取人工拾取初至后的半波長(zhǎng)數(shù)據(jù)，作為真實(shí)初至參與判別器訓(xùn)練。3.1 卷積層數(shù)對(duì)DCGAN拾取初至效果的影響

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種新的TTI介質(zhì)多參數(shù)聯(lián)合層析反演方法[J]. 郭愷,楊林.  石油物探. 2019(03)
[2]人工智能在拾取地震P波初至中的應(yīng)用——以汶川地震余震序列為例[J]. 蔡振宇,蓋增喜.  北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[3]基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震數(shù)據(jù)隨機(jī)噪聲去除[J]. 韓衛(wèi)雪,周亞同,池越.  石油物探. 2018(06)
[4]基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震初至波拾取[J]. 劉佳楠,武杰.  信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全. 2018(11)
[5]構(gòu)造約束全波形反演及其海上資料應(yīng)用[J]. 胡光輝,李熙盛,郭麗,何兵紅,孫思宇.  石油物探. 2018(04)
[6]高斯束偏移與高斯束層析反演速度建模[J]. 蔡杰雄.  石油物探. 2018(02)
[7]基于條件深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法[J]. 唐賢倫,杜一銘,劉雨微,李佳歆,馬藝瑋.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(05)
[8]初至波能量比迭代拾取方法[J]. 許銀坡,楊海申,楊劍,郭敏.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2016(02)
[9]近地表反射和折射法的進(jìn)展及應(yīng)用[J]. 劉江平,王瑩瑩,劉震,潘小康,宗育泉.  地球物理學(xué)報(bào). 2015(09)
[10]淺層折射波勘探中初至自動(dòng)拾取新算法[J]. 徐鈺,曾維輝,宋建國(guó),徐維秀,陳楠.  石油地球物理勘探. 2012(02)

碩士論文
[1]基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)研究與應(yīng)用[D]. 王鑫磊.重慶大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3460895