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    基于雙注意力U-Net網(wǎng)絡(luò)的提高地震分辨率方法

    2024-01-02 18:15:10李學(xué)貴周英杰董宏麗吳鈞徐剛王如意
    石油地球物理勘探 2023年3期
    關(guān)鍵詞:注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

    李學(xué)貴 周英杰 董宏麗 吳鈞 徐剛 王如意

    摘要:提高地震數(shù)據(jù)分辨率的傳統(tǒng)方法,如反褶積、犙補(bǔ)償?shù)?,受到子波為最小相位、反射系?shù)為白噪聲等假定條件的限制且需要求取復(fù)雜參數(shù),不便于實(shí)際應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)方法使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式可以自適應(yīng)地刻畫輸入與目標(biāo)間的關(guān)系,具備良好的自主學(xué)習(xí)能力,但目前基于深度學(xué)習(xí)提高地震數(shù)據(jù)分辨率的方法對(duì)注意力信息的利用不夠全面。因此,提出一種基于雙注意力UNet網(wǎng)絡(luò)的提高地震數(shù)據(jù)分辨率方法。首先,在原始UNet網(wǎng)絡(luò)中加入改進(jìn)的通道注意力模塊、空間注意力模塊和級(jí)聯(lián)殘差模塊,不僅可以快速學(xué)習(xí)高、低分辨率數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系,還能夠合理分配不同通道和空間的權(quán)重、充分利用數(shù)據(jù)間的相關(guān)性;然后,使用L1 損失和多尺度結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)損失的組合作為損失函數(shù),提高模型對(duì)局部信息變化的敏感度,便于恢復(fù)細(xì)節(jié)信息。模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果表明,該方法提升了地震數(shù)據(jù)的主頻,增加了頻帶寬度,同相軸變得更清晰,細(xì)節(jié)紋理信息更豐富,有效提高了地震數(shù)據(jù)的分辨率。

    關(guān)鍵詞:提高分辨率,深度學(xué)習(xí),UNet網(wǎng)絡(luò),注意力機(jī)制,殘差塊

    中圖分類號(hào):P631 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A doi:10.13810/j.cnki.issn.10007210.2023.03.003

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