基于人工智能技术的地震纵横波分离方法.pdf
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1、第 69 卷增刊 1Vol.69Supp.12023 年6 月Jun.,2023地质论评GEOLOGICALREVIEW409基于人工智能技术的地震纵横波分离方法一孙志广,谷丙洛,张永杰,燕新跃,张闪闪中国石油大学(华东),山东青岛,266580注:本文为国家自然科学基金项目(编号:42004093)和山东省自然科学基金项目(编号:ZR2020QD050)联合资助的成果。收稿日期:2023-04-10;改回日期:2023-04-30;责任编辑:郭现轻。DOI:10.16509/j.georeview.2023.s1.179作者简介:孙志广,男,1999 年生,硕士研究生,地质工程专业,主要从事
2、人工智能纵横波分离研究;Email:。通讯作者:谷丙洛,男,1988 年生,博士,副教授,主要从事地震波传播及偏移成像方法研究;Email:。关键词:关键词:人工智能;纵横波分离纵横波分离是多分量地震资料处理过程中必不可少的环节,不彻底的纵横波分离将显著影响处理质量,因此研究纵横波分离对于多分量资料处理具有重要的实际意义。目前纵横波分离主要包括地震记录纵横波分离以及波场快照纵横波分离,本文主要讨论波场快照分离方法。基于偏振矢量求取方法不同,目前已发展出了多种纵横波分离方法。依托于已有的波场快照分离方法,我们进行了基于人工智能技术的智能纵横波分离方法研究,该方法不依赖介质参数,计算效率高。智能纵
3、横波分离方法目前仍处在探索阶段,虽然已经取得一些效果,但仍有较大的发展潜力,是地震波场纵横波分离方法的重要发展方向。1人工智能纵横波分离方法综述常规的波场分离方法大多依赖于准确的介质参数,因此实际应用中具有明显的局限性。与传统的模型驱动方法不同,人工智能技术是一种数据驱动方法,它基于大规模数据集构建输入与期望输出之间的复杂非线性映射,从而解决实际问题。人工智能技术具有从数据集提取复杂模式和有效特征的能力,也有归纳演绎新特点、新机制的潜能,是一种与常规数据处理方法互补的实用工具。近年来,国内外学者也逐步将人工智能技术与纵横波分离相结合,提出基于人工智能的智能纵横波分离方法,该方法不依赖准确的参数
4、,计算效率较高,实用化潜力巨大。Wang 和 Ma(2019)通过构建一个基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的空间滤波器实现二维各向同性介质波场快照纵、横波矢量分解。Kaur 等(2019)利用Cycle-Consistent GAN(CycleGAN)网络架构实现二维各向异性介质波场快照纵横波分离。Wang 等(2021)提出数据驱动的工作流程来获取在二维各向同性弹性波场中分离 P 波和 S 波的滤波器。该方法使用波数域算子的傅里叶逆变换作为网络的滤波器,然后使用 CNN 卷积神经网络辅以合成地震数据对滤波器进行微调来提升精度,该滤波器可以
5、灵活地分解 P 波和 S 波。2智能纵横波分离方法2.1数据集对于人工智能方法来说,数据集的质量在一定程度上决定了神经网络的训练效果,训练集的多样性也决定了网络在不同场景下的适用性以及迁移能力。为了获取足够多样化的数据集,我们设计了一系列用于获取多样化数据集的制作流程。首先,基于常规波场快照纵横波分离方法,对已有的开源地质模型进行正演,获取多个时刻的不同地质模型下的纵横波波场快照;在此基础上,我们将获取到的波场快照分割成符合网络输入的大小,并对获取到的数据进行仿射变换,增加数据多样性。2.2网络我们采用的网络属于卷积神经网络,网络的结构属于“编码器解码器”结构。由于纵横波分离相当于对波场快照中
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