[發明專利]地震解釋模型構建方法、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202310677544.0
• 申請日: 2023-06-09
• 公開（公告）號: CN116401597B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 呂文君;張文婷;李鯤;康宇
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學先進技術研究院
• 主分類號: G06F18/241
• 分類號: G06F18/241;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06F18/213;G01V1/28;G01V99/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 康婧

本申請公開了地震解釋模型構建方法、電子設備及可讀存儲介質，包括：獲取由地震真實樣本數據合成的地震樣本標簽數據；將地震樣本標簽數據輸入預設地震解釋模型，得到預設地震解釋模型的多尺度學習模型輸出的樣本學習特征和多尺度指導模型輸出的樣本指導特征；根據樣本學習特征和樣本指導特征，確定由標簽分類損失函數、域間差異損失函數和一致性損失函數共同組成的目標損失函數；根據地震真實樣本數據和地震樣本標簽數據和目標損失函數，迭代訓練多尺度學習模型；通過更新多尺度學習模型的第一模型參數和多尺度指導模型的第二模型參數，得到目標地震解釋模型。本申請解決了由于地震合成圖像缺乏真實標簽，導致地震解釋模型準確度低的技術問題。

技術領域

本申請涉及機器學習技術領域，尤其涉及一種地震解釋模型構建方法、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

合成地震圖像指的是在一定的假定條件下，通過人工或者計算機模擬生成的地震圖像，通常用于模擬各種地下構造情況下的地震響應，由于其能夠提供更多的數據樣本，從而使得模型在真實地震圖像上的表現更為準確。

目前，在訓練地震解釋模型時，為了避免采集大量的真實地震數據，通常將合成地震圖像作為訓練樣本，但是，由于合成地震圖像缺乏真實標簽，其直接結果是導致訓練后的地震解釋模型輸出的預測結果缺乏真實性，從而影響構建的地震解釋模型的準確度。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種地震解釋模型構建方法、電子設備及可讀存儲介質，旨在解決現有技術中由于地震合成圖像缺乏真實標簽，從而導致地震解釋模型準確度低的技術問題。

為實現上述目的，本申請提供一種地震解釋模型構建方法，所述地震解釋模型構建方法包括：

獲取由至少一個地震真實樣本數據合成的地震樣本標簽數據；

將所述地震樣本標簽數據輸入至預設地震解釋模型，提取樣本學習特征和樣本指導特征，其中，所述樣本學習特征由所述預設地震解釋模型的多尺度學習模型輸出，所述樣本指導特征由所述預設地震解釋模型的多尺度指導模型輸出；

根據所述樣本學習特征和所述樣本指導特征，確定目標損失函數，其中，所述目標損失函數由標簽分類損失函數、域間差異損失函數和一致性損失函數共同組成；

根據所述地震真實樣本數據和所述地震樣本標簽數據和所述目標損失函數，迭代訓練所述多尺度學習模型；

通過更新所述多尺度學習模型的第一模型參數和所述多尺度指導模型的第二模型參數，得到目標地震解釋模型，其中，所述第二模型參數由所述第一模型參數進行指數移動平均得到，其中，基于合成地震圖像進行訓練得到的地震解釋模型輸出的地震預測結果進行地震預測，所述域間差異損失函數如下：

其中，為所述域間差異損失函數，為所述多尺度學習模型的第一域間差異損失函數，為所述多尺度指導模型的第二域間差異損失函數，m為樣本數量，為第i個地震樣本的域標簽，為第i個樣本數據經過所述多尺度學習模型的域鑒別器的輸出，為第i個樣本數據經過所述多尺度指導模型的域鑒別器的輸出，其中，域鑒別器用于判別所述樣本數據為所述地震真實樣本數據或所述地震樣本標簽數據。

為實現上述目的，本申請還提供一種地震解釋模型構建裝置，所述地震解釋模型構建裝置包括：

獲取模塊，用于獲取由至少一個地震真實樣本數據合成的地震樣本標簽數據；

特征提取模塊，用于將所述地震樣本標簽數據輸入至預設地震解釋模型，提取樣本學習特征和樣本指導特征，其中，所述樣本學習特征由所述預設地震解釋模型的多尺度學習模型輸出，所述樣本指導特征由所述預設地震解釋模型的多尺度指導模型輸出；