公开(公告)号：CN117031539A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310926893.1

申请日：2023-07-26

申请人： 西安交通大学

发明人： 高照奇 ,  杨维微 ,  高静怀 ,  王建花 ,  杨涛 ,  王清振 ,  孙文博 ,  丁继才 ,  姜秀娣 ,  李超 ,  郑颖

IPC分类号： G01V1/28

摘要： 本发明公开了一种自监督深度学习地震数据低频重建方法及系统，从观测地震数据中提取不同频段的多源信息，经过预处理后构造网络训练数据集；基于Pytorch平台搭建双通道U‑Net网络，设计自监督学习任务对网络进行训练；最后，将缺失低频数据的地震数据重新采样能量均衡处理后输入训练好的网络中，进而重建地震数据的低频信息。本发明能够从中高频地震数据重建缺失的低频地震数据信息，由于相比于高频数据，低频数据对周波跳跃问题更不敏感，因此所提出的方法能够克服周波跳跃问题，能够为传统全波形反演提供良好的数据基础，从而进一步提升最终速度模型反演准确度。