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近地表地震层析成像和机器学习解决静校正问题的研究与应用

段旭东  
【摘要】:在地震勘探中,尤其陆地和浅海勘探,复杂的近地表地形、地质条件给地震数据处理带来了巨大挑战。静校正是解决近地表问题的关键方法。在静校正求解的流程中,基于模型的长波长静校正需要准确拾取初至波走时。基于数据的反射波剩余静校正通常与叠加速度分析耦合在一起,需要拾取速度谱。随着地震数据的快速增长,静校正的求解流程是十分耗时的,严重影响地震数据处理的效率。另外,一个更准确的初至波走时层析速度也十分重要,它不仅仅可以提供更好的静校正方案,而且可以为波形反演和深度域成像提供更好的近地表初始速度。因此,地震勘探中近地表问题的解决面临着效率和精度的需求和挑战。对于初至波走时拾取问题,很多拾取算法被提出用来自动化拾取过程,但是,准确拾取初至波走时仍然是一个很大的挑战,通常需要人工参与。本论文结合机器学习和地球物理提出两种初至波走时自动拾取的方法。当训练数据量较少时,本研究基于支持向量机提出了一种多道、多属性自动拾取方法。本研究首先结合多种传统拾取算法计算不同的单道属性(比如能量比和分形维数),进一步基于波形匹配提出了三种可以利用地震道横向相关性的多道属性。由于多样的地震属性,尤其是横向相关性,和相同工区数据分布的相似性,本研究仅仅需要训练少量的当前工区数据(少于5%)就可以较好地预测剩余的大部分数据。我们在多个实际数据上测试了本研究中的方法。与短-长时窗比法相比,模型预测结果拥有更低的拾取误差和互易误差。另外,对于大量训练样本,本文基于卷积神经网络提出了一个新的拾取流程:首先基于传统拾取算法得到初步拾取结果,然后利用卷积神经网络识别、去除和修正坏拾取点。本研究设计的网络结构可以利用多道信息识别每个地震道的坏拾取点,并且训练的模型可以用来修正坏拾取点。为了使训练的模型可以适用于不同的工区数据,本研究基于初步拾取结果来校正地震道,使模型在一个更小范围且近似水平的道集上进行训练和预测,以减轻类别不均衡和数据分布差异问题。我们收集了 11,239,800个带标签的地震道。训练过程中,模型在训练集和验证集的分类准确率分别达到98.2%和97.3%。在预测过程中,本研究将训练的网络直接应用于新的二维和三维工区,拾取结果证明了方法的有效性。剩余静校正通常基于叠加能量最大化来求取,但是与叠加速度分析和动校正耦合在一起。本文基于深度学习提出了一种无须叠加速度分析和动校正,便可以直接在共炮点道集、共检波点道集和共中心点道集中提取剩余静校正的方法。为了提高模型在预测新工区数据时的泛化能力,本研究基于剩余静校正的地表一致性特征提出了多种数据增强方法,可以从合成数据和实际数据中生成大量训练样本。另外,考虑到剩余静校正值一般较小(20毫秒以内)的特点,本研究采用高分辨率网络作为骨干网络提取特征,并且设计网络预测部分以实现多尺度训练和多尺度预测,适应不同地区观测系统的差异。本研究使用新的实际数据来测试基于理论数据训练的模型和基于实际数据训练的模型。两个训练的模型都可以较好地提高叠加剖面的质量。基于实际数据训练的模型可以得到和叠加能量最大化相近的剩余静校正方案。对于初至波走时层析,不同的正则化方法或者约束常被用来稳定反演过程和获得更准确的近地表速度。静校正常被用来评估不同的走时层析方法。本论文直接使用优化的静校正方案约束和提高初至走时层析。优化的静校正方案可以通过结合层析静校正和剩余静校正获得。考虑到剩余静校正的计算效率,本研究采用共偏移距域折射波剩余静校正或基于高分辨率网络的反射波剩余静校正。与吉洪诺夫(Tikhonov)正则化初至走时层析相比,静校正约束的初至走时层析可以提高反演结果,为波形反演和深度域成像提供了更好的近地表初始速度。通过结合机器学习和地球物理,本文提出的方法可以提高静校正过程中初至波走时自动拾取和反射波剩余静校正的效果和效率,并应用于多个实际数据。另外,基于静校正约束,本研究进一步改进了初至波走时层析反演的结果。


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