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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及一种基于U‑Net的DASVSP勘探数据多次波智能消减方法，属于地球物理技术领域。本方法将DASVSP勘探数据的上行波场和下行波场分别进行处理。首先随机生成一系列速度模型并正演模拟含有多次波和不含多次波的理想地震波场，通过F‑K变换分离出上行波场用于U‑Net网络训练并消减上行波场中的多次波。通过直达波拾取分离下行波场中的一次波和多次波。最后将上行波场和下行波场中的一次波相加实现多次波消减。本方法对表面多次波和层间多次波均表现出卓越的消减性能。为DASVSP勘探数据中的多次波消减问题提供了一种高效、准确的解决方案。

主权项：1.一种基于U-Net的DASVSP勘探数据多次波智能消减方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、首先随机生成一系列速度模型用于正演DASVSP地震数据，涉及初始化地层最大深度与层数，通过等分与随机扰动模拟地层非均质性；物理参数包括纵波速度、密度、品质因子在首个地层初始化后，后续地层参数依据前一层递增并加以随机调整，确保模型连续性和渐变特性；通过循环机制，构建了多个具有独特物理参数组合的速度模型；设定正演参数包括地震子波属性、记录时长、采样间隔、接收器布局，基于生成的速度模型正演模拟不含多次波的DASVSP地震数据以及相对的含有自由表面多次波和层间多次波的DASVSP地震数据；采用上行波场和下行波场分开处理的方式，其中上行波场通过神经网络训练消减其中的多次波；对含有多次波和不含有多次波的DASVSP地震数据应用F-K变换；根据波数的正负，应用滤波器将上行波和下行波分离；对分离后的上行波进行逆F-K变换，得到不含有多次波只含有一次反射波的上行波场和包含多次波的上行波场数据；成对的上行波场数据构成数据集；采用交叉验证方式，将数据集随机划分为训练集和验证集，其中训练集用于训练U-Net网络，验证集用于验证每个训练周期获得的网络模型性能及效果；步骤2、搭建适用于DASVSP勘探数据中多次波特征拾取与消减的U-Net网络模型，调整U-Net模型结构中的通道数设置，使输入卷积层和输出卷积层均为单通道以适应DASVSP地震数据，无需进行额外的通道转换或数据重构；整个U-Net视为式1所示的由编码阶段与解码阶段组合而成的一个复合函数U：U＝d°e1其中e为编码阶段，负责提取特征并逐步降低数据的空间维度；d为解码阶段，负责逐步恢复数据的空间维度并生成预测结果；符号°代表函数的复合；通过跳跃连接结合在一起；于是对于输入数据X的处理过程在数学层面上表示为：UX＝deX2其中X为输入的地震数据；e·为编码阶段代表的函数；d·为解码阶段代表的函数；UX为理论上的预测结果；步骤3、将步骤1中获得的单通道含有表面多次波及层间多次波的DASVSP上行波场数据作为网络输入，而将与其匹配对应的单通道不含多次波的DASVSP上行波场数据作为网络输出，并使用均方误差MSE作为损失函数训练调整后的U-Net网络，构建从含有多次波上行波场数据到不含多次波上行波场数据标签的非线性映射关系，如式3所示： 其中Mup为含有多次波的DASVSP上行波场地震数据，为输出的不含多次波的DASVSP上行波场预测结果，θ为理论上最优的参数；选用的均方误差损失函数定义为： 其中lossMSE为计算得到的均方误差损失；N为训练数据样本的数量，为第i个输出的DASVSP上行波场数据预测结果，Pup-i为第i个作为标签的不含多次波的DASVSP上行波场数据；表示从i＝1到i＝N求和；通过迭代优化，最小化均方误差损失函数，最终得到最优的U-Net权重参数；步骤4，对待测试的含有表面多次波和层间多次波的DASVSP地震数据应用F-K变换将上行波场和下行波场分离；上行波场和下行波场采用不同方法分别处理；将分离出的上行波场数据Pup输入到步骤3中已经训练好的最优网络模型进行多次波压制，消除多次波的影响，得到处理结果对下行波场应用初至拾取提取直达波Pdown；再将得到的处理结果与直达波Pdown相加得到最终的恢复出的一次反射波数据

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