[发明专利]基于生成对抗网络的光纤分布式地震波信号降噪方法

权利要求书

1.基于生成对抗网络的光纤分布式地震波信号降噪方法，其特征在于：采用端对端网络方式对DAS地震波信号进行降噪处理，包括以下步骤：

步骤1：构建信号数据库，组建训练集和测试集：

对DAS地震波信号进行采集，用去噪前DAS地震波信号剖面图减去相对应的去噪后DAS地震波信号剖面图得到与去噪前DAS地震波信号剖面图对应的掩码矩阵，信号数据库由去噪前DAS地震波信号剖面图和与之相对应的去噪后DAS地震波信号剖面图以及与之相对应的掩码矩阵三部分构成，再划分成训练数据和测试数据，得到训练集和测试集；

步骤2：基于训练集，构建注意力生成对抗网络：

注意力生成对抗网络由注意力生成网络和注意力判别网络两个网络构成，其中注意力生成网络由注意力循环神经网络和上下文卷积自动编码器构成；

步骤2.1：构建注意力生成网络中的注意力循环神经网络，构建残差网络ResNet,用以提取输入的去噪前DAS地震波信号的特征和步骤1中与之对应的掩码矩阵的特征；使用长短期记忆网络LSTM单元进一步生成对去噪前DAS地震波信号的随机噪声和缆波噪声的特征进行描述，之后通过一个卷积层将提取到的特征图变换成针对这两类噪声的2D空间注意力权重矩阵；

步骤2.2：构建注意力生成网络中的上下文卷积自动编码器，将输入的去噪前DAS地震波信号和步骤2.1中最终产生的2D空间注意力权重矩阵连接在一起输入上下文卷积自动编码器，用以生成有效去噪的DAS地震波信号；

步骤2.3：构建注意力判别网络模块，其目的是准确地判断去噪后DAS地震波信号是来自真实输入数据还是由注意力生成网络产生，当模型收敛，注意力判别网络无法判断出去噪后的DAS地震波信号的来源时，则用于DAS地震波信号降噪的注意力生成对抗网络训练完毕，获得网络的参数权重；

步骤3：在线去噪测试，在线测试时直接利用步骤2.3生成的参数权重初始化网络，将去噪前的DAS地震波信号输入步骤2.1构建的注意力生成网络中的注意力循环神经网络和步骤2.2构建的注意力生成网络中的上下文卷积自动编码器，生成有效去噪的DAS地震波信号。

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的光纤分布式地震波信号降噪方法，其特征在于：所述步骤1包括以下流程：

对DAS地震波信号进行采集，用去噪前的DAS地震波信号剖面图以及相对应的去噪后的DAS地震波信号剖面图分别放在两个文件夹中，分别命名为noise_data和clean_data用以区分；用noise_data文件夹中的去噪前的DAS地震波信号减去clean_data文件夹中相对应的去噪后的DAS地震波信号，得到与去噪前的DAS地震波信号对应的掩码矩阵，信号数据库由去噪前DAS地震波信号剖面图和与之相对应的去噪后DAS地震波信号剖面图以及与之相对应的掩码矩阵三部分构成，按7：2的比例分成训练数据和测试数据，得到训练集和测试集；

该网络去除的噪声包括电缆波、井筒波、井下仪器耦合不良、套管波噪声源的位置、激发方式、能量的大小范围属性部份或全部已知的谐振干扰噪声，以及风吹、草动、海浪、水流动、地表土壤质点的旋转运动噪声源的位置、激发方式以及能量大小范围条件都不明确的随机噪声。

3.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的光纤分布式地震波信号降噪方法，其特征在于：所述骤2包括以下流程：

注意力判别网络是判断去噪后的DAS地震波信号是来自于真实去噪数据还是由注意力生成网络生成的数据，而注意力生成网络用以生成使得注意力判别网络无法区分来源的去噪DAS地震波信号；

注意力生成对抗网络的训练流程具体如下：

每次迭代时，注意力判别网络更新K次而注意力生成网络更新一次，K为一个超参数，取值取决于具体需求；这两个网络不断地进行交替训练，当最后收敛时，注意力判别网络无法判断出输入的无噪声DAS地震波信号的来源，即注意力生成网络可以生成接近真实DAS地震波信号分布的去噪数据，则注意力生成对抗网络训练完毕，获得网络的参数权重。