一种智能化地震数据反射系数反演方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种智能化地震数据反射系数反演方法及系统。该方法包括如下步骤：(1)基于速度模型及常密度假设，得到反射系数模型；(2)设计子波，与反射系数模型褶积得到叠后地震数据；(3)将叠后地震数据与对应的反射系数平铺成N道，形成带标签的伪2D地震数据训练对；(4)设计反演网络，利用带标签的伪2D地震数据训练对训练反演网络，反演网络的输入为叠后地震数据，反演网络的输出为反射系数；(5)将待测试的叠后地震数据平铺成N道并输入至反演网络，输出N道反射系数；(6)将N道反射系数进行加权叠加作为将待测试的叠后地震数据的反射系数。与现有技术相比，本发明专利技术智能化反射系数反演效率高、稳定性好、反演结果精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种智能化地震数据反射系数反演方法及系统
本专利技术涉及一种叠后地震数据处理方法，尤其是涉及一种智能化地震数据反射系数反演方法及系统。
技术介绍
由于地震子波带限的影响，叠后地震数据的纵向分辨率低，降低了高分辨率地震勘探的精度。地震数据反褶积成为去除子波效应，提高地震数据分辨率的重要方法之一。近几年，随着压缩感知理论的提出与应用，稀疏反褶积得到了广泛关注，有效提高地震数据的分辨率。但是，常规方法一般为单道反褶积方法，最优参数需人工调节，调节过程繁琐，计算效率低。深度学习方法可以通过有监督的自学习方式，提取数据的高阶特征，高效、高精度地提高地震数据分辨率。然而深度学习方法需要大量的标签，地震数据普遍缺乏标签，即使有标签也是1D的测井数据，如何合理利用1D的数据标签成为智能化反射系数反演的关键问题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种智能化地震数据反射系数反演方法及系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种智能化地震数据反射系数反演方法，该方法包括如下步骤：...

【技术保护点】
1.一种智能化地震数据反射系数反演方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n(1)基于速度模型及常密度假设，得到反射系数模型；/n(2)设计子波，与反射系数模型褶积得到叠后地震数据；/n(3)将叠后地震数据与对应的反射系数平铺成N道，形成带标签的伪2D地震数据训练对，N为常数；/n(4)设计用于反射系数反演的反演网络，利用带标签的伪2D地震数据训练对训练反演网络，反演网络的输入为叠后地震数据，反演网络的输出为反射系数；/n(5)将待测试的叠后地震数据平铺成N道并输入至反演网络，输出N道反射系数；/n(6)将N道反射系数进行加权叠加作为将待测试的叠后地震数据的反射系数。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能化地震数据反射系数反演方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)基于速度模型及常密度假设，得到反射系数模型；
(2)设计子波，与反射系数模型褶积得到叠后地震数据；
(3)将叠后地震数据与对应的反射系数平铺成N道，形成带标签的伪2D地震数据训练对，N为常数；
(4)设计用于反射系数反演的反演网络，利用带标签的伪2D地震数据训练对训练反演网络，反演网络的输入为叠后地震数据，反演网络的输出为反射系数；
(5)将待测试的叠后地震数据平铺成N道并输入至反演网络，输出N道反射系数；
(6)将N道反射系数进行加权叠加作为将待测试的叠后地震数据的反射系数。


2.根据权利要求1所述的一种智能化地震数据反射系数反演方法，其特征在于，所述的反射系数模型为：



其中，r为当前界面反射系数，ρ1、ρ2为上层、下层的密度，v1、v2为上层、下层的速度。


3.根据权利要求1所述的一种智能化地震数据反射系数反演方法，其特征在于，N取值为6～10。


4.根据权利要求3所述的一种智能化地震数据反射系数反演方法，其特征在于，N取为8。


5.根据权利要求1所述的一种智能化地震数据反射系数反演方法，其特征在于，所述的反演网络为U-net网络。...

【专利技术属性】
技术研发人员：王本锋，李家阔，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31