本發(fā)明是一種用于多尺度特征地震數(shù)據(jù)去噪的深度學(xué)習(xí)方法，涉及地震數(shù)據(jù)處理。

背景技術(shù)：

1、國(guó)內(nèi)外研究人員在地震數(shù)據(jù)去噪上做了很多研究，目前普遍采用的地震數(shù)據(jù)去噪方法可分為模型驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩大類。

2、模型驅(qū)動(dòng)的方法包括f-x反卷積、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、離散余弦變換、時(shí)頻峰值濾波，以及多項(xiàng)式擬合等技術(shù)。模型驅(qū)動(dòng)的地震去噪方法在處理具有復(fù)雜噪聲特征的地震數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，例如f-x反卷積的廣泛適用性、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的局部適應(yīng)性、離散余弦變換的頻域優(yōu)勢(shì)、時(shí)頻峰值濾波的時(shí)頻分辨率以及多項(xiàng)式擬合的靈活性。然而，這些技術(shù)在參數(shù)選擇、噪聲特性敏感度及計(jì)算復(fù)雜性方面存在局限，需依據(jù)具體數(shù)據(jù)條件進(jìn)行精細(xì)的選擇與優(yōu)化。這些局限性導(dǎo)致在處理高度復(fù)雜的地震數(shù)據(jù)時(shí)，去噪效果可能未能達(dá)到預(yù)期。

3、近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)的應(yīng)用，極大地推進(jìn)了特征學(xué)習(xí)、目標(biāo)檢測(cè)及圖像去噪領(lǐng)域的研究進(jìn)展。viren?jain?and?seung提出使用cnn(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))來處理圖像去噪問題，展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)方法的性能。liu?et?al.提出了一種多級(jí)小波框架mwcnn，通過將離散小波變換與卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，更好地恢復(fù)圖像細(xì)節(jié)。zhang?et?al.開發(fā)了一種快速靈活的去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ffdnet，顯著提高了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在去噪效果和靈活性方面的表現(xiàn)。

4、同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)由于其在圖像去噪任務(wù)中展現(xiàn)出的卓越性能，已被廣泛應(yīng)用于地震數(shù)據(jù)去噪領(lǐng)域。wang和chen訓(xùn)練了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用殘差學(xué)習(xí)進(jìn)行地震數(shù)據(jù)去噪。yu?et?al.將dncnn應(yīng)用到地震數(shù)據(jù)去噪任務(wù)中，并進(jìn)一步優(yōu)化去噪結(jié)果。zhang?etal.利用自然圖像去噪訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)地震數(shù)據(jù)插值和去噪。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明涉及一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)和transformer技術(shù)的多尺度特征地震數(shù)據(jù)去噪網(wǎng)絡(luò)模型，旨在解決地震數(shù)據(jù)處理過程中由于隨機(jī)噪聲干擾所帶來的數(shù)據(jù)保真度、信噪比和分辨率的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)去噪方法在處理復(fù)雜地震信號(hào)方面效果有限，主要原因在于這些方法未能充分考慮數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性、依賴固定濾波器參數(shù)以及對(duì)復(fù)雜噪聲建模不足。

2、針對(duì)上述問題，本發(fā)明提出了一種創(chuàng)新性的地震數(shù)據(jù)去噪模型，命名為stgan(seismic?transformer?generative?adversarial?network)。該模型通過引入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)來學(xué)習(xí)地震數(shù)據(jù)中的復(fù)雜噪聲特征，生成更加清晰、真實(shí)的地震數(shù)據(jù)。同時(shí)，采用transformer機(jī)制來捕捉地震信號(hào)的時(shí)序依賴關(guān)系，顯著提升數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率。

3、stgan的核心架構(gòu)包括生成器和判別器兩部分，結(jié)合串行與并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多尺度特征的有效提取。生成器旨在通過學(xué)習(xí)從低分辨率、高噪聲的地震圖像到高分辨率、低噪聲的地震圖像的映射函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀的去噪性能。判別器則用于鑒別輸入數(shù)據(jù)是否為真實(shí)數(shù)據(jù)或生成器生成的數(shù)據(jù)。

4、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于多尺度特征的地震數(shù)據(jù)去噪方法，包括以下步驟：

5、1.構(gòu)建多尺度特征地震數(shù)據(jù)去噪網(wǎng)絡(luò)模型：

6、該模型包括多尺度特征提取模塊(mfe)和特征融合模塊(ff)。多尺度特征提取模塊采用若干個(gè)并行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)，每個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取不同尺度的特征。特征融合模塊通過加權(quán)平均或拼接的方式將多尺度特征融合，以生成高分辨率、低噪聲的地震數(shù)據(jù)。

7、具體來說，mfe模塊通過多層卷積和池化操作，從低分辨率、高噪聲的地震數(shù)據(jù)中提取多尺度特征。這些特征包含了地震數(shù)據(jù)的不同頻率信息，有助于更全面地描述地震信號(hào)的細(xì)節(jié)。ff模塊則將這些特征進(jìn)行融合，生成具有更高分辨率和更低噪聲的地震圖像。

8、2.結(jié)合多尺度特征地震數(shù)據(jù)去噪網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)損失模型：

9、數(shù)據(jù)損失模型綜合使用結(jié)構(gòu)相似性損失(ssim)、均方誤差損失(mse)和對(duì)抗性損失(adversarial?loss)。結(jié)構(gòu)相似性損失用于衡量生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上的相似性；均方誤差損失用于衡量生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)在數(shù)值上的差異；對(duì)抗性損失用于提升生成數(shù)據(jù)的真實(shí)感。

10、通過按預(yù)設(shè)權(quán)重組合多種損失函數(shù)，可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，確保生成器和判別器在不同階段都能得到合理的反饋，從而提升去噪效果。

11、3.結(jié)合多尺度特征地震數(shù)據(jù)去噪網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建去噪生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：

12、該架構(gòu)包括生成器(g)和判別器(d)。生成器采用多尺度特征提取模塊和特征融合模塊，用于將低分辨率、高噪聲的地震數(shù)據(jù)重建為高分辨率、低噪聲的數(shù)據(jù)。判別器采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于區(qū)分輸入數(shù)據(jù)是真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成數(shù)據(jù)。

13、生成器和判別器通過對(duì)抗性訓(xùn)練策略進(jìn)行優(yōu)化，以使生成器生成的數(shù)據(jù)更加接近真實(shí)數(shù)據(jù)。對(duì)抗性訓(xùn)練策略包括交替訓(xùn)練生成器和判別器，生成器試圖生成逼真的地震數(shù)據(jù)，而判別器則不斷提高識(shí)別真假數(shù)據(jù)的能力。

14、4.去噪對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練：

15、訓(xùn)練過程包括將低分辨率、高噪聲的地震數(shù)據(jù)輸入到生成器，通過生成器生成高分辨率、低噪聲的地震數(shù)據(jù)。然后將生成的數(shù)據(jù)輸入到判別器進(jìn)行真?zhèn)舞b別。根據(jù)判別器的反饋，優(yōu)化生成器和判別器的參數(shù)。重復(fù)上述步驟直至生成器生成的數(shù)據(jù)達(dá)到預(yù)期效果。

16、優(yōu)化過程包括使用結(jié)構(gòu)相似性損失、均方誤差損失和對(duì)抗性損失的組合，以提升去噪性能。此外，為了解決小批量訓(xùn)練過程中模型訓(xùn)練的不穩(wěn)定性問題，本發(fā)明采用批量重整化(batch?renormalization,brn)技術(shù)替代傳統(tǒng)的批量歸一化(batch?normalization,bn)層，進(jìn)一步提升了模型的去噪性能。

17、在合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示，與傳統(tǒng)的雙三次插值法、非局部均值算法和dncnn等去噪方法相比，本發(fā)明的stgan模型在去噪性能上具有顯著優(yōu)勢(shì)。特別是在保持地震數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的同時(shí)，能夠有效去除隨機(jī)噪聲，提高地震數(shù)據(jù)的信噪比和分辨率。

18、為了驗(yàn)證本發(fā)明方法的有效性，進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，stgan模型在處理復(fù)雜地震信號(hào)時(shí)表現(xiàn)出了強(qiáng)大的去噪能力和優(yōu)異的泛化能力。具體來說，在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，stgan模型能夠在不同噪聲水平下有效提取地震信號(hào)的多尺度特征，從而顯著提升了去噪效果。

19、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)包括：

20、1.高效的多尺度特征提?。和ㄟ^多尺度特征提取模塊，能夠有效捕捉地震信號(hào)中的不同頻率信息，增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜噪聲的建模能力。

21、2.綜合的損失函數(shù)設(shè)計(jì)：結(jié)合結(jié)構(gòu)相似性損失、均方誤差損失和對(duì)抗性損失，能夠在結(jié)構(gòu)和數(shù)值上優(yōu)化生成數(shù)據(jù)，提高去噪效果。

22、3.對(duì)抗性訓(xùn)練策略：通過生成器和判別器的對(duì)抗性訓(xùn)練，不斷提升生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使其更接近真實(shí)數(shù)據(jù)。

23、4.批量重整化技術(shù)：采用brn技術(shù)，解決了小批量訓(xùn)練中的不穩(wěn)定性問題，提高了模型的穩(wěn)定性和去噪性能。

24、5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本發(fā)明方法的有效性和優(yōu)越性，尤其是在真實(shí)地震數(shù)據(jù)處理上的表現(xiàn)尤為突出。

25、總之，本發(fā)明通過將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與transformer技術(shù)相結(jié)合，提出了一種新穎且高效的地震數(shù)據(jù)去噪方法，能夠有效解決現(xiàn)有去噪技術(shù)的不足，顯著提高地震數(shù)據(jù)的分辨率和信噪比，增強(qiáng)地震數(shù)據(jù)的保真度，為地震勘探提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。未來的研究將繼續(xù)優(yōu)化和擴(kuò)展該方法，以應(yīng)對(duì)地震數(shù)據(jù)處理中遇到的更多挑戰(zhàn)，提高地震數(shù)據(jù)處理的效率和精度，為地質(zhì)勘探和資源開發(fā)提供更加可靠的數(shù)據(jù)支持。

26、本發(fā)明不僅在地震數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值，還可以推廣應(yīng)用到其他需要去噪處理的領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)影像處理、遙感圖像處理等，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供新思路和新方法。