[發(fā)明專利]一種混波干擾壓制方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210714894.5
• 申請(qǐng)日: 2022-06-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115097524A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-09-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 路交通;張慶淮;于富文;王國(guó)來(lái);王明星;曾寧;孟祥順;吳安楚;鞏長(zhǎng)春;張麗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中石化石油工程技術(shù)服務(wù)有限公司;中石化石油工程地球物理有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G01V1/30
• 分類(lèi)號(hào): G01V1/30;G01V1/36;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京聿宏知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11372
• 代理人: 陳超德;吳昊

1.一種混波干擾壓制方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)混波干擾地震數(shù)據(jù)；

對(duì)所述目標(biāo)混波干擾地震數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)域轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

通過(guò)所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行混波壓制處理，獲得所述目標(biāo)混波干擾地震數(shù)據(jù)去除混波后的地震數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

對(duì)所述轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行片塊切割劃分，得到片塊數(shù)據(jù)集；

對(duì)所述片塊數(shù)據(jù)集進(jìn)行增廣擴(kuò)充處理，得到擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集；

根據(jù)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括模型輸入數(shù)據(jù)，所述根據(jù)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括：

基于預(yù)設(shè)掩碼策略分別對(duì)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集中的片塊數(shù)據(jù)進(jìn)行掩碼處理，得到掩碼后的片塊數(shù)據(jù)集；

將所述掩碼后的片塊數(shù)據(jù)集作為所述模型輸入數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)還包括模型標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述根據(jù)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還包括：

將所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集作為所述模型標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)掩碼策略包括：點(diǎn)狀掩碼策略，塊狀掩碼策略以及條帶狀掩碼策略中的至少一項(xiàng)，所述基于預(yù)設(shè)掩碼策略分別對(duì)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集中的片塊數(shù)據(jù)進(jìn)行掩碼處理，包括：

獲取所述片塊數(shù)據(jù)的信噪比；

在所述片塊數(shù)據(jù)的信噪比大于第一預(yù)設(shè)閾值的情況下，基于點(diǎn)狀掩碼策略對(duì)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集中的片塊進(jìn)行掩碼處理；

在所述片塊數(shù)據(jù)的信噪比小于第二預(yù)設(shè)閾值的情況下，基于條帶狀掩碼策略對(duì)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集中的片塊進(jìn)行掩碼處理；

在所述片塊數(shù)據(jù)的信噪比不大于第一預(yù)設(shè)閾值且不小于第二預(yù)設(shè)閾值的情況下，基于塊狀掩碼策略對(duì)所述擴(kuò)充后的片塊數(shù)據(jù)集中的片塊進(jìn)行掩碼處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)域轉(zhuǎn)換，包括：

共檢波點(diǎn)域轉(zhuǎn)換，共炮檢距域轉(zhuǎn)換以及十字交叉域轉(zhuǎn)換中的任一項(xiàng)。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

設(shè)定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型輸入數(shù)據(jù)和模型標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

將所述優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，獲得所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

8.一種混波干擾壓制裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標(biāo)混波干擾地震數(shù)據(jù)；

轉(zhuǎn)換模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)混波干擾地震數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)域轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)；

訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

干擾壓制模塊，用于通過(guò)所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述轉(zhuǎn)換后的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行混波壓制處理，獲得所述目標(biāo)混波干擾地震數(shù)據(jù)去除混波后的地震數(shù)據(jù)。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，可被一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，用來(lái)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1～7中任意一項(xiàng)所述的混波干擾壓制方法。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和一個(gè)或多個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述存儲(chǔ)器和所述一個(gè)或多個(gè)處理器之間互相通信連接，該計(jì)算機(jī)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行如權(quán)利要求1～7中任意一項(xiàng)所述的混波干擾壓制方法。