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基于深度学习的地震勘探数据去噪及速度模型反演技术研究

时间:2024-10-30
地震勘探是探查油气的重要方法,通过由人工激发向地下传播后反传的地震波,在地面采集形成地震记录作为地层构造成像与解释的基础。然而,地震数据经常受到来自仪器、环境及非地震动力学过程的噪声干扰。因此去噪成为地震数据处理中一个重要的步骤,通过这一环节移除噪声干扰并保留地震信号,为后续从地震波场数据中推断更重要的信息提供基础。在压制噪声后,进一步分析地震数据以揭示地下结构成为必要的后续步骤,此阶段的核心任务是速度模型反演,该过程通过地震数据来估算地下介质的波速分布,从而解析地层构造及其物质成分。传统的反演方法通常基于迭代优化过程,不仅计算量大,而且容易陷入局部最优解。深度学习模型能够在大量数据中学习到复杂的模式和特征,这些模型不
仅可以被训练来去除噪声并尽可能保留有用的地震信号,还能够从地震数据中直接学习到速度模型。相对于传统基于迭代优化的方法,深度学习技术能够显著减少计算时间并提高反演的准确性。