有监督深度学习的地震资料提高分辨率处理方法

地震资料分辨率直接影响后续处理和解释成果精度,因此备受关注。深度学习方法具备自动提取深层特征和出色的非线性逼近能力,在反问题求解中广泛应用。在地震勘探领域,深度卷积网络中的卷积算子与地震数据的褶积模型相吻合,因而有望通过智能化手段显著提升地震资料的分辨率。目前,针对卷积神经网络提高地震资料分辨率方面的研究发展迅速,但问题的核心在于设计适合、有效的网络结构和损失函数。为此,提出一种基于强监督学习的地震资料高分辨率处理方法。该方法充分利用地下结构的空间连续性,借鉴图像超分辨率重建的思想,设计了一种生成对抗网络结构,用以提高地震资料的纵向分辨率;同时,采用L1损失和多尺度结构相似性(MS-SSIM)损失相结合的损失函数提高感知质量,以提高网络的高分辨率处理效果。合成数据和实际地震数据的应用结果显示,相较于常规损失函数,文中采用的损失函数可以显著提升智能算法的处理效果,明显改善地震数据同相轴的连续性,且高频细节信息更丰富,验证了该方法的可行性和有效性。