[發明專利]一種基于NARX神經網絡檢測地震勘探弱信號的方法

有效

• 申請號: 201910873856.2
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110618451B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 馮志強;李光輝;雷勇
• 申請（專利權）人: 太原理工大學
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28;G01V1/30;G01V1/36
• 代理公司: 太原晉科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 14110
• 代理人: 任林芳

本發明涉及一種基于NARX神經網絡檢測地震勘探弱信號的方法，包括以下步驟：將含噪數據進行歸一化處理；選定神經網絡的輸入時延項，輸出反饋時延項，隱藏層數，輸出層數；含噪信號可以認為是有效信號和噪聲的和，將地震含噪信號作為神經網絡的輸入，將噪聲作為神經網絡的輸出，通過期望輸出與實際輸出的誤差調整權值，訓練NARX神經網絡；將含噪信號輸入到訓練好的神經網絡中，輸入數據與輸出數據的差值處理結果即為數據中的有效信號。本發明能有效地從強背景噪聲中提取弱有效信號，處理后的地震資料有較高的信噪比和信號保幅效果，為進一步做出地質解釋提供可靠依據。

技術領域

本發明涉及地震勘探技術領域，更具體地說，涉及一種基于NARX神經網絡檢測地震勘探弱信號的方法。

背景技術

地震勘探是油氣勘探的主要手段，主要過程包括數據采集、數據處理和地質解釋三個環節。野外采集的地震數據中包含了所有的干擾和有效信息，他們相互疊加交織，有效信號被背景噪聲扭曲，截斷甚至直接被湮沒，給下一步進行地質解釋帶來了極大的不便和干擾。地震資料中的背景噪聲根據其在地震剖面中出現的特征可以分為規則噪聲和不規則噪聲。規則噪聲波形具有一定的頻率和視速度，在時間上的出現有規律性，例如面波、折射波、多次波、50Hz工業電噪聲等；不規則噪聲即隨機噪聲沒有特定的傳播方向和視速度，頻率覆蓋范圍大，在地震資料中形成雜亂無章的背景，噪聲壓制難度較大。

為了達到地震數據“高信噪比”、“高分辨率”、“高保幅性”的“三高要求”，專家學者主要從以下幾方面進行數據處理：(1)壓制噪聲，例如多項式擬合、f-x反褶積算法等；(2)信號增強，包括中值約束下的矢量分解、時頻峰值濾波等算法；(3)信號重構，例如小波變換、EMD分解、Curvelet變換等技術。這些算法應用時都有一定的假設條件，在壓制隨機噪聲時常常不能達到令人滿意的效果。神經網絡是一種模擬大腦神經系統處理信息的方式而人為建立的能夠實現某種功能的網絡，其研究始于上世紀40年代。隨著計算機技術的快速發展，神經網絡技術也快速發展，新理論和時間工作不斷出現，如BP神經網絡、RBF神經網絡等。

近年來，深度學習技術帶來了神經網絡的大發展，成為各個行業的研究熱點。神經網絡是基于大腦各神經元之間的連接結構和功能而建立的一種信息處理系統，與一般的數學模型相比多了生物神經網絡的優點。

1.非線性：許多神經元可處于激活或抑制狀態，使得神經網絡具有高度的非線性特征。

2.魯棒性和容錯性：大量的神經元參與工作，整個系統的輸出是神經元之間的相互作用計算得出，使得網絡具有較好的魯棒性，而且網絡有部分神經元出錯時只會減少網絡的適應性，而不會出現大的錯誤。

3.自適應性和自學習：通過訓練學習可調整神經元之間的連接關系，擁有從復雜或不精確數據中進行特定的邏輯操作或非線性計算能力。

4.并行性和分布性：神經網絡采取并行分布方式，各神經元均可對收到的信息作出相應的計算。

有外部輸入的非線性自回歸網絡NARX是一個全局反饋環的遞歸網絡，其網絡行為比前饋網絡(如BP網絡)更復雜，也更有潛力。NARX網絡有兩個基本功能：聯想記憶和輸入-輸出映射網絡，在地震勘探信號和背景噪聲預測具有很大的優勢。

發明內容

本發明的目的在于，提供一種基于NARX神經網絡檢測地震勘探弱信號的方法，旨在克服現有技術中存在的無法從極低信噪比中檢測到有效信號的問題。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：構造一種基于NARX神經網絡檢測地震勘探弱信號的方法，包括：

初始化NARX神經網絡模型，構建地震含噪信號，作為初始化的NARX神經網絡模型的輸入，將噪聲作為神經網絡的輸出，進行訓練；

NARX神經網絡模型訓練完成后，將采集的原始地震數據輸入訓練完成的NARX神經網絡模型中，輸出背景噪聲預測數據；