许 鑫，杨午阳，张 凯，魏新建，张向阳，李海山

（1.中国石油勘探开发研究院西北分院，兰州 730020；2.中国石油天然气集团有限公司物联网重点实验室，兰州 730020；3.中国石油大学（华东）地球科学与技术学院，山东青岛 266000）

0 引言

中国西北部塔里木盆地蕴含着丰富的油气资源，勘探潜力巨大，但地表结构复杂，地貌以山前带、戈壁、沙漠等为主。盆地内地表起伏剧烈、高速砾岩分布不均匀、岩层风化剥蚀严重，如此复杂的近地表结构导致地震波传播路径非常复杂，难以得到准确的近地表速度结构，对后续静校正、中深层反射波层析反演及偏移成像等产生极大影响。为克服这些问题，高精度静校正［1-3］、起伏地表射线追踪、基于波动方程反演成像［4-6］等处理技术应运而生，而通过复杂地表条件下初至波走时层析反演获得高精度的浅表层速度则是这些技术应用的基本保障。初至波层析反演对准确描述浅表层速度结构具有重要意义，同时也是地震数据处理和成像反演中至关重要的一步［7-8］。初至波旅行时是初至波走时层析反演中关键的信息，初至拾取的精度是获得高精度走时层析反演结果的前提［9-10］。目前，国内外已提出很多初至拾取方法，其中采用图像分割方法进行初至拾取是深度学习在地球物理学应用方面的热点［11-12］。相较以往仅将地震剖面分割为初至前与初至后的分类方法，将初至拾取转化为图像分割问题来解决，新增了包含初至窄带的一类图像，并对这3 类分割图像赋予了相应权重以突出包含初至窄带的像素点。……