地震绕射波弱信号U-net网络提取方法

盛同杰; 赵惊涛; 彭苏萍

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地震绕射波弱信号U-net网络提取方法

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绕射波携带大量小尺度非均匀地质体信息,对于提高地震勘探分辨率具有重要意义.绕射波能量远小于反射波,在地震记录中常被强反射波掩盖,因此分离并单独成像绕射波,为探测小尺度非均匀地质体的关键问题.传统绕射波分离方法受限于理论模型假设,对陡倾角反射波去除效果不佳,且易对绕射波造成损伤.基于经典编码-解码框架下的U-net网络和注意力机制,本文提出了一种绕射波智能分离方法,通过编码器自动提取地震数据中的绕射波特征,再由解码器恢复绕射波,从而隐性去除反射波.该方法作为端到端的机器学习,训练后的U-net网络可自适应地分离绕射波.本文通过数值模拟数据与实际数据构建训练数据集,利用训练后的U-net网络分离绕射波,并将结果偏移成像.数值模型测试和实际资料应用表明,融合了注意力机制的U-net网络能够有效压制反射波能量,保留绕射波动力学特征,克服了传统绕射波分离方法难以去除陡倾角反射的局限性,其提取的绕射波弱信号特征较为完整,能够进一步提高地震成像分辨率,在小尺度断裂刻画上具有优势.

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来源
《地球物理学报》 |2023年第3期|1192-1204|共13页
作者
盛同杰; 赵惊涛; 彭苏萍;
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作者单位

中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程;

煤炭资源与安全开采国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地球物理勘探;
关键词
U-net网络; 注意力机制; 绕射波分离; 绕射波成像;

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