【技术实现步骤摘要】
本申请涉及勘探地球物理，尤其涉及一种海底全波形反演方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、全波形反演(fwi)是地球物理领域从地震资料中重建高分辨率速度图的方法。全波形反演问题通常被公式化为优化问题，使用偏微分方程(pde)求解器和局部优化方法合成地震记录，fwi通过减少记录数据与估计数据之间的失配来迭代地更新地下模型参数，重建出高分辨率的地下物性参数。现有的求解全波形反演的传统计算方法不仅计算量大，而且由于全波形反演的不适定性和周波跳跃问题而产生低分辨率结果。近年来，数据驱动的深度学习方法在加速和简化反演过程方面表现出了巨大的潜力。采用深度学习技术来解决海底地层全波形反演问题的策略是,应用卷积神经网络(cnn)直接导出反演算子f-1,从而在未知正演算子f的情况下获得速度结构。但此方法也面临着许多挑战，包括数据集约束、可推广性差、物理解释性弱的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提出一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的海底全波形反演方法、装置、电子设备及存储
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【技术保护点】
1.一种海底全波形反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取海底初始速度模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定在所述海底初始速度模型下地震波的离散波动方程，利用所述离散波动方程正演模拟生成合成地震反射记录，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述声波位移方程表示为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的海底全波形深度神经网络模型包括：编码器和解码器，所述编码器包括卷积层和池化层，所述解码器包括多个反卷积层；
6.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种海底全波形反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取海底初始速度模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定在所述海底初始速度模型下地震波的离散波动方程，利用所述离散波动方程正演模拟生成合成地震反射记录，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述声波位移方程表示为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的海底全波形深度神经网络模型包括：编码器和解码器，所述编码器包括卷积层和池化层，所述解码器包括多个反卷积层；
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