[发明专利]一种地震面波与接收函数的联合反演方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种地震面波与接收函数的联合反演方法及装置，其中，方法包括：获取待反演的面波频散数据和接收函数数据；将待反演的面波频散数据和接收函数数据，输入预设的神经网络模型，得到对待反演的面波频散数据和接收函数数据反演得到的横波速度模型；神经网络模型中的第一神经网络模块提取输入的面波频散数据中的特征，得到第一特征；第二神经网络模块提取输入的接收函数数据中的特征，得到第二特征；特征融合模块对第一特征与第二特征进行融合；输出模块依据融合特征，输出横波速度模型。本申请在保证反演得到的横波速度模型的准确性的前提下，可以提高对大规模待反演数据的联合反演效率。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种地震面波与接收函数的联合反演方法及装置。

背景技术

面波通常具有频散特征，其传播的速度随频率的变化而变化，同时对地下采样的深度也随着频率减小而增加，因此其频散信息可以用来有效地约束地下结构。接收函数对台站下方地壳上地幔间断面结构敏感，广泛用来反演精细的横波速度结构。由于单独利用面波频散或体波接收函数数据反演存在明显不足，因此联合两种数据可以弥补单一数据反演的缺点，同时可以提高反演结果的可靠性。

目前，联合反演方法包括：线性联合反演与非线性联合反演。

但是，现有的联合反演方法，由于受初始速度模型的影响，或者，反演比较耗时等原因，导致联合反演的效率低。

发明内容

本申请提供了一种地震面波与接收函数的联合反演方法及装置，目的在于解决联合反演效率低的问题。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

本申请提供了一种地震面波与接收函数的联合反演方法，包括：

获取待反演的面波频散数据和接收函数数据；

将所述待反演的面波频散数据和接收函数数据，输入预设的神经网络模型，得到对所述待反演的面波频散数据和接收函数数据反演得到的横波速度模型；

所述神经网络模型包括：第一神经网络模块、第二神经网络模块、特征融合模块和输出模块；所述第一神经网络模块，用于提取输入的面波频散数据中的特征，得到第一特征；所述第二神经网络模块，用于提取输入的接收函数数据中的特征，得到第二特征；所述特征融合模块，用于对所述第一特征与所述第二特征进行融合；所述输出模块，用于依据融合特征，输出横波速度模型。

可选的，所述预设的神经网络模型是通过对预先构建的神经网络模型完成训练后得到；

对预先构建的神经网络模型进行训练的过程，包括：

获取训练数据集；所述训练数据集包括：多组样本以及每组样本对应的样本标签；其中，一组样本包括：预先采集的面波频散数据和接收函数数据；样本标签为预先采集的横波速度模型；

采用所述训练数据集，对所述预先构建的神经网络模型进行训练，得到所述预设的神经网络模型。

可选的，所述面波数据为瑞雷波相或群速度的频散曲线数据。

可选的，所述输出模块为全连接层。

本申请还提供了一种地震面波与接收函数的联合反演装置，包括：

获取模块，用于获取待反演的面波频散数据和接收函数数据；

输入模块，用于将所述待反演的面波频散数据和接收函数数据，输入预设的神经网络模型，得到对所述待反演的面波频散数据和接收函数数据反演得到的横波速度模型；