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基于数据增广训练的深度神经网络方法压制地震多次波

2021-11-15王坤喜胡天跃刘小舟王尚旭魏建新

地球物理学报 2021年11期
关键词:深度方法

王坤喜, 胡天跃*, 刘小舟, 王尚旭, 魏建新

1 北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871 2 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室, 北京 102249

0 引言

多次波是指在地下界面或者地表反射次数大于一次的同相轴,容易使目的层反射波振幅、频率和相位发生畸变(张广利等,2016; 匡伟康等,2018).由于常规地震数据处理流程大都基于一次波波场,多次波的存在会严重影响速度分析、地震偏移、层析成像,从而误导地震资料的解释,因此多次波一般被看作噪声予以压制消除(胡高伟等,2019; 魏峥嵘等,2020).目前,多次波的压制方法主要有两大类:滤波法和基于波动理论的方法.

滤波法主要利用一次波和多次波在时间和空间特征上存在的差异,通过不同的变换方法压制多次波.预测反褶积是最早被用于多次波压制的方法(Porsani and Ursin, 2007).但是预测反褶积方法只适合压制浅海短周期多次波,且对有效波损伤较大;另一种方法是时差区分法.利用一次波和多次波的动校正速度差异,在完成动校正的共中心点道集上,将已经校平的同相轴归为一次波,没有校平的同相轴归为多次波.常用方法有聚束滤波法(胡天跃等,2000)和Radon域滤波法(石颖和王维红,2012).但是当一次波和多次波具有相同动校正速度或者地下地层横向变化较大时,会减弱此类方法的分离效果.

基于波动理论的方法利用多次波产生机理来预测和压制多次波.根据是否需要提前给出先验假设,该大类方法可以分为……

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