[发明专利]基于生成对抗网络的地震数据面波压制方法

说明书

本发明提供一种基于生成对抗网络的地震数据面波压制方法。该方法主要包括：创建一组通过数据处理获得的训练数据；向神经网络提供训练数据，训练生成器和判别器，通过网络训练使生成器产生的数据能够欺骗判别器，判别器能够识别生成器所产生的数据和训练数据；在网络训练过程中，通过采用生成器和判别器相互对抗训练方法，使生成器能够得到好的数据，判别器能够进行更加准确的识别；完成网络训练后，将包含面波的原始地震数据提供给生成器，生成器就产生了无面波的地震数据。通过模拟数据和实际地震数据处理实例表明，本发明提供的方法可以有效压制地震数据中的面波，并能保护有效信号，提高地震资料信噪比。

技术领域

本发明涉及一种地震数据处理方法，尤其涉及一种基于生成对抗网络压制地震数据中面波的方法。

背景技术

在野外地震数据采集过程中，由于施工环境和地下地震地质条件的影响，野外采集得到的原始地震数据中存在多种类型的噪声，如：面波、多次波、随机噪声、机械干扰、交流电干扰和少量的异常振幅等干扰波。这些干扰波通常可以被分为两大类，相干噪声和随机噪声。随机噪声是指在地震数据中随机出现的，没有固定频率，也没有固定的传播方向和速度。相干噪声指的是在时间上具有一定的规律性，有相应的运动学特征，与有效反射波有着相应的规律性差异。其中，面波就是一种常见的相干噪声,它具有低频、低速、高振幅的特点。面波是一种特殊类型的瑞利波，产生于地表，并且方向上几乎与有效波垂直，在地震数据中经常以“扫帚状”形式出现，而且强能量噪声一般会覆盖单炮记录中的所有地震道，淹没有效反射信号。因此，大大降低了地震资料的信噪比。如果不采取有效措施，由其造成的振幅能量问题，在后处理过程中会严重的覆盖反射同相轴，从而降低地震资料的处理质量。

利用面波的特点，众多地球物理学者已经研究出许多方法来衰减地震数据中的面波。例如,Stockwell等人提出了S变换来分离面波和反射信号。利用S变换将地震记录分解成时频信号或小波变换中的时间尺度系数，在时频域进行信噪分离。Yarham等人提出利用曲波变换来压制地震数据中的面波。后来，Oliveira等人又提出了一种基于曲波多尺度和方向特性的方法，它是利用曲波系数的L2范数在面波和反射波能量中的差异去除面波。此外，Naghizadeh和Sacchi还采用了比例和角度引导方法改进了曲波变换，并取得了好的效果。频率-波数(f-k)滤波器是一种简单有效去除面波的方法,它是利用面波与信号在频率-波数域的差异进行面波压制。在此基础上，Askari and Siahkoohi又提出了一种x-f-k滤波压制面波方法。然而，由于面波和反射波在频率域经常重叠，去除面波时会伤害有效信号。针对信号与噪声频率重叠问题，Cai and Ma提出了一种利用匹配滤波器解决信号与噪声频率重叠的方法，Jia等人针对地震资料的非平稳性，提出了一种非平稳匹配滤波方法。此外，还有一些其他面波衰减方法，如：小波变换、径向跟踪变换滤波、经验模式分解、特征图像滤波、奇异值分解和梯度流正则化等。在上述方法中，f-k滤波是一种使用最广泛的面波衰减方法。但是，f-k滤波器有一定的局限性，当面波在f-k域和反射波有重叠时，滤波器无法很好的压制面波。而且当面波振幅比反射信号强得多时，f-k滤波器会导致反射波形严重失真，同时在反射信号中产生一些假频。在理想情况下，上述方法都可以得到比较好的结果。但是，目前国内地震勘探的中心已经从地质结构比较简单的东部地区转向了环境比较恶劣的西部地区，随着环境的恶化，野外采集到的地震资料中面波干扰更加严重，总而导致了地震记录质量的急剧下降。而上述方法对于这种复杂地形采集到的地震数据中面波的压制效果较差。因此，急需一种新的能够有效压制复杂地区地震资料中的面波的方法。