一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法技术

本发明专利技术属于地下浅层密闭空间重建技术领域，具体涉及一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，首先在地下介质结构信息已知的情况下，通过声波方程生成纯净P波和纯净S波，以及利用有限差分方法合成P/S混合波，作为深度分离模型的训练集，然后将模型迁移到实际实验数据集中训练，同时利用空间极化滤波器设计的P波全波形信号作为标签约束模型迭代训练，最后得到的P/S混合波分离网络模型即可实现实际P波和S波信号的分离解耦。此方法仅需要已知地下介质结构的速度信息，不需要知道其他完备的信息包括介质密度、弹性模量、反射系数等，实现了网络模型在实际真实场景中的有效应用，增强了模拟数据集的完整性、可靠性和真实性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地下浅层密闭空间重建，具体涉及一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法。

技术介绍

1、地下浅层密闭空间重建技术是利用震动传感器阵列获取的p波信号，以反演方式重建地下浅层密闭空间区域p波能量场分布特性。由于地下结构特性复杂，介质层间存在强反射效应，造成p波、s波混叠严重，p波震动场难以重建。

2、为了实现地下浅层密闭空间p波、s波分离，提高p波震动场重建精度，目前主要借鉴深层地震勘探领域的波场分离方法。传统方法有radon变换法和偏振滤波法。基于深度学习的方法有卷积神经网络和生成对抗网络等。虽然这些方法可以分离混合信号，但是也存在很大问题。首先，传统方法计算量太高，非常依赖精准的介质参数，同时仅仅利用部分波场特征，其分离精度低；基于深度学习的分离方法虽然不需要依赖精准的介质参数，但是分离效果取决于训练数据集的质量，同时现阶段数据集也不完整，导致网络效果不稳定。其次，由于实际采集信号大多数含有噪声，而网络训练时基本上都是采用的无噪声的模拟数据，导致网络测试精度低。

技术实现思路p>

1、针对上本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，S1包括：

3.根据权利要求2所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，S2包括：

4.根据权利要求3所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，S2.1包括：

5.根据权利要求4所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，S2.2包括：

6.根据权利要求5所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，S2.3包括：使用S1的源域数据集，输...

【技术特征摘要】

1.一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，s1包括：

3.根据权利要求2所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，s2包括：

4.根据权利要求3所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，s2.1包括：

5.根据权利要求4所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，s2.2包括：

6.根据权利要求5所述的一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，其特征在于，s2.3包...

【专利技术属性】
技术研发人员：李剑，曾援，李传坤，刘瑞，马明星，庞润嘉，贺斌，郭陈莉，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：