【導(dǎo)讀】逆時偏移作為重要的地震偏移技術(shù)，已經(jīng)成為復(fù)雜構(gòu)造成像的有力工具。地下構(gòu)造的強(qiáng)衰減體引起地震波 振幅減弱和相位失真，直接影響地下有效油氣儲層的識別精度，而現(xiàn)有逆時偏移補(bǔ)償技術(shù)具有計算復(fù)雜、補(bǔ)償精度低等不足。
摘要
逆時偏移作為重要的地震偏移技術(shù)，已經(jīng)成為復(fù)雜構(gòu)造成像的有力工具。地下構(gòu)造的強(qiáng)衰減體引起地震波 振幅減弱和相位失真，直接影響地下有效油氣儲層的識別精度，而現(xiàn)有逆時偏移補(bǔ)償技術(shù)具有計算復(fù)雜、補(bǔ)償精度低等不足。為優(yōu)化計算、提高補(bǔ)償精度,提岀一種基于TensorFlow框架的震波逆時偏移補(bǔ)償方法，將傳統(tǒng)循環(huán) 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(CycleGAN)與注意力機(jī)制(Attention)相融合，將交叉爛損失函數(shù)與感知損失函數(shù)結(jié)合成新的損失函數(shù),最后得到補(bǔ)償后的地震波特征圖。實驗表明，基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時偏移補(bǔ)償方法補(bǔ)償平均誤差為 3. 71 %, 低于現(xiàn)有基于廣義S變換反Q濾波方法的平均誤差為4?59%, 證明了該方法對地震資料的處理與解釋的可行性。
引言
逆時偏移成像技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于地震勘探中，但根據(jù)雙程波動方程和時間一致性成像等原理,逆時偏移會產(chǎn)生一定的低頻噪聲。低頻噪聲會造成地震波的衰減,且由于地下不均勻地層發(fā)生摩擦生熱造成振幅固有衰減,地震波振幅還會隨著傳播距離的增大而發(fā)生幾何衰減。地震波逆時偏移補(bǔ)償中,常用的方法有最小二 乘反演吸收衰減補(bǔ)償法、求解拉普拉斯算子的解耦 黏滯聲波方程法、求解補(bǔ)償方程的波數(shù)域格林函數(shù) 等啓幻，這些方法存在著依賴于正演且計算復(fù)雜度較 高的缺點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)具有能夠自適應(yīng)性學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，在地震波逆時偏移補(bǔ)償中具有廣泛的應(yīng)用前景李金麗等閃用黏滯聲波逆時偏移方法對地震波衰減進(jìn)行了補(bǔ)償,趙巖等提出一種自適應(yīng)增益限反Q濾波方法,李添才等提出一種基于相速度的旅行時計算方法,在吸收衰減介質(zhì)成像方面引入多尺度Gabor變換進(jìn)行有效的相位和振幅補(bǔ)償，LIN J等固通過字典學(xué)習(xí)方法進(jìn)行地震波補(bǔ)償。這些方法存在計算復(fù)雜度高的特點(diǎn),而且在復(fù)雜強(qiáng)衰減地質(zhì)中補(bǔ)償效果不理想。為簡化反演計算復(fù)雜度、提高在強(qiáng)衰減地質(zhì)中地震波逆時偏移補(bǔ)償精度，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時偏移補(bǔ)償方法,利用循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)直接從波場角度對有衰減的波形進(jìn)行補(bǔ)償處理,通過與注意力機(jī)制相融合,成功補(bǔ)償了波形的振幅衰減和相位失真。實驗結(jié)果表明，該方法修正了常規(guī)方法中存在的濾披去噪不徹底，改變了成像數(shù)據(jù)的振幅和相位信息等不足，補(bǔ)償平均誤差為 3. 71%, 低于現(xiàn)有研究資料中基于廣義S變換反Q濾波補(bǔ)償方法平均誤差4. 59%。在保證去噪效果的前提下保證了波形數(shù)據(jù)振幅和相位信息的相對不變,具有廣泛的實際應(yīng)用價值。
1 基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時偏移補(bǔ)償模型
1.1 地震液逆時偏移補(bǔ)償算法原理
基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時偏移補(bǔ)償,算法采用循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)（CycleGAN〉與注意力機(jī)制（Attention）相融合。CycleGAN主要由生成器和判別器2部分構(gòu)成。生成器負(fù)責(zé)將潛在空間采樣點(diǎn)生成的地震波特征圖與判別器進(jìn)行比較,經(jīng)過生成器不斷優(yōu)化和學(xué)習(xí)，直到生成器生成特征圖的概率分布與判別器一致,成功“騙”過判別器［如o Attention模擬了人類大腦注意力資源分配方法，通過概率分配的方式,提高對特征圖重點(diǎn)區(qū)域的關(guān)注,以獲取更多重要的細(xì)節(jié),減少或忽略特征圖中除了波形之外其他部分的干擾口叮。如圖1所示，訓(xùn)練黏性地質(zhì)地震波有無衰減這2種形態(tài)特征圖，構(gòu)建模型,通過分別訓(xùn)練判別器和生成器,二者相互博弈，直到達(dá)到平衡,判別器無法辨認(rèn)出生成器生成的特征圖,實現(xiàn)通過深度學(xué)習(xí)完成對波形衰減的補(bǔ)償。
圖1逆時偏移補(bǔ)償算法原理
1.2 模型結(jié)構(gòu)設(shè)計
利用深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)對地震波逆時偏移衰減補(bǔ)償示意圖見圖2。把炮點(diǎn)處產(chǎn)生的沒有衰減的地震波數(shù)據(jù)集設(shè)為A域，把經(jīng)過黏性地層后檢波器接受到的有衰減的地震波數(shù)據(jù)集記為￡域。Gab為經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)對衰減信號的生成器,張為補(bǔ)償衰減后的波形生成器,Db為有衰減的地震波判別器,負(fù)責(zé)判別輸入波形是生成器生成的有衰減的地震波還是真實的有衰減的地震波，輸出為0或1。經(jīng)過注意力機(jī)制的融入，通過訓(xùn)練不斷優(yōu)化生成器和判別器，提高生成器“欺騙”能力和判別器的“偵察”能力，最終實現(xiàn)生成器生成的沒有衰減的地震波圖像成功“騙”過判別器，從而實現(xiàn)補(bǔ)償。
1.3 損失函數(shù)的改進(jìn)
損失函數(shù)是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵所在,常見的交叉購損失函數(shù)口幻能夠比較生成器生成的地震波波場圖與無衰減的地震波波場圖像素間的損失，卻無法宏觀上比較二者結(jié)構(gòu)的相似性,不適用于地震波逆時偏移補(bǔ)償。該算法采用基于像素級的交叉爛損失和感知損失相融合的改進(jìn)型混合損失函數(shù)。改進(jìn)型的混合損失函數(shù)成功融合了這2種損失函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，既可以計算預(yù)測目標(biāo)地震波波形圖中像素間的損失，又可以比較相似圖像間的高級感知和語義差異,提高對低分辨率地震波形圖特征的重構(gòu)能力口現(xiàn)由于該模型設(shè)計應(yīng)用于地震波逆時偏移補(bǔ)償，因此，有無衰減的地震波皆為同地質(zhì)區(qū)塊同炮處的檢波器接收的地震波，從而有衰減待補(bǔ)償?shù)牡卣鸩ㄅc震源處發(fā)出地震波具有結(jié)構(gòu)相似性。改進(jìn)型的混合損失函數(shù)更容易使模型收斂,更適用于此項目°
式（1）可分別表示判別器和生成器改進(jìn)型的混合損
（1） 式中，畑為batch中模型網(wǎng)絡(luò)第Z層的第池個像素的目標(biāo)標(biāo)簽值;為,為batch中模型網(wǎng)絡(luò)第I層的第死個像素的預(yù)測概率;G、H,、Wz為第Z層的feature_map的血e,即通道數(shù)、長、寬;D(畑)為判別器中第Z層的第九個像素的目標(biāo)標(biāo)簽值為判別 器中第I層的第宛個像素的預(yù)測概率;G(仇丿為生成器中第I層的第n個像素的目標(biāo)標(biāo)簽值;L為網(wǎng)絡(luò)層數(shù);N為1個batch中像素數(shù)量。
2 實驗過程及結(jié)果分析
2.1 地震波逆時偏移補(bǔ)償模型訓(xùn)練
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使用Tensorflow 實現(xiàn)，批數(shù)量為16, 優(yōu)化方法采用批量隨機(jī)梯度下降法在CUDA10. 0架構(gòu)平臺下計算學(xué)習(xí)率為0. 001, 訓(xùn)練迭代次數(shù)為200, 用CuDNN7. 5. 0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算庫加速運(yùn)算。
網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，先利用數(shù)值模擬方法構(gòu)建1個衰減模型，震源選擇Ricker子波進(jìn)行正演然后基于Kolsky衰減模型合成有衰減的地震信號，白噪反射系數(shù)序列,時間采樣間隔dr為0. 003 最大延續(xù)時間仏為1. 2 s,品質(zhì)因子Q為80, 主頻為80 Hz。實驗將模擬地震信號波場快照為地震波數(shù)據(jù)集,引入注意力機(jī)制防止模型過擬合。在時頻域內(nèi)進(jìn)行地震波能量衰減補(bǔ)償。結(jié)果見圖3O圖3(a)為通過Ricker子波數(shù)值模擬的無衰減的地震波及其時頻圖，在1. 2 s內(nèi)可見6個明顯波峰,地震波振幅越大的位置對應(yīng)時頻圖內(nèi)能量越大、顏色越深。圖3(b)為數(shù)值模擬出的通過黏性地層后有衰減的地震波，在0.18 s之后振幅和相位衰減較為嚴(yán)重，衰減朝低頻方向移動。圖3(c)為通過CycleGAN地震波逆時偏移衰減補(bǔ)償模型處理后的波場時頻圖及重構(gòu)的地震波，對比圖3(b)在對應(yīng)波峰處能量衰減得到了補(bǔ)償，在0. 5?0?9 s處存在明顯的過度補(bǔ)償，這是模型過擬合導(dǎo)致的。圖3(d)為融入注意力機(jī)制的CycleGAN地震波逆時偏移衰減補(bǔ)償模型處理后的波場時頻圖及重構(gòu)的地震波,減少了圖3(c)的過度補(bǔ)償現(xiàn)象，補(bǔ)償效果較理想。
圖3模擬地JR波波場頻譜圖
2.2地震波逆時偏移補(bǔ)償模型的評價與分析
采用Q值法和感知哈希算法衡量模型對地震波的補(bǔ)償效果。品質(zhì)因子Q是在1個波長距離內(nèi)振動損耗的能量與總能量之比的倒數(shù)，它是能夠衡量地震波能量衰減和頻散的重要參數(shù)。感知哈希算法用于比較2張圖片之間像素的相似度，該算法評價的原理是將無衰減的地震波波場圖和生成的補(bǔ)償后的地震波圖像分別從像素域轉(zhuǎn)換到頻域，通過保留頻率系數(shù)矩陣左上角的區(qū)域元素計算圖像的哈希值，再計算2張地震波圖片哈希值的漢明距離,從而得到2張地震波圖像的相似度。
實驗選取了 4組不同Q值進(jìn)行誤差分析,從2種模型預(yù)測的波場圖中提取對應(yīng)的預(yù)測Q值與真實Q值進(jìn)行對比。表1展示了CycleGAN補(bǔ)償模型與CycleGAN+Attention補(bǔ)償模型預(yù)測Q值與真實Q值的對比情況以及誤差分析。通過模型試算得出：CycleGAN補(bǔ)償模型預(yù)測Q值平均誤差為4.19%, 融入注意力機(jī)制的CycleGAN衰減補(bǔ)償模型預(yù)測Q值平均誤差為3. 71%, 均低于現(xiàn)有從廣義S變換角度計算得出的Q值平均誤差4. 59%, 而且融入了注意力機(jī)制的CycleGAN模型預(yù)測值誤差更低，擬合效果更好。
表1 2種模型預(yù)測的Q值誤差分析
比較了相同時間切片處采用CycleGAN補(bǔ)償模型與CycleGAN +Attention補(bǔ)償模型處理的地震波圖像的哈希值，圖4展示了訓(xùn)練時期(epoch)為200時每一輪中通過感知哈希算法計算2種模型補(bǔ)償?shù)卣鸩ǖ臏?zhǔn)確率。
分析得出：隨著訓(xùn)練epoch數(shù)的增加,2種模型對于地震波逆時偏移衰減補(bǔ)償?shù)臏?zhǔn)確率整體上逐漸提升。在98個epoch之后2種模型預(yù)測準(zhǔn)確率趨于相對穩(wěn)定，且融入注意力機(jī)制補(bǔ)償模型預(yù)測值平均準(zhǔn)確率為81.15%, 好于普通CycleGAN模型預(yù)測值平均準(zhǔn)確率75.01%。再次驗證了地震波逆時偏移補(bǔ)償模型在融入注意力機(jī)制后從波形結(jié)構(gòu)相似性上效果更理想，對地震資料的衰減處理具有一定的應(yīng)用價值。
圖4通過感知哈希算法評價2種模型預(yù)測準(zhǔn)確率
3 結(jié)論
(1) 提出一種基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時偏移補(bǔ)償方法，將地震波從波數(shù)域獲取的波場圖作為數(shù)據(jù)集，將CycleGAN算法與注意力機(jī)制相融合完成圖像生成。
(2) 采用融入注意力機(jī)制的CycleGAN算法對地震波做逆時偏移衰減補(bǔ)償處理，模型預(yù)測值的誤差低于現(xiàn)有基于廣義S變換方法的平均誤差4.59%, 驗證了該方法的可行性及優(yōu)越性。
(3) 將損失函數(shù)改進(jìn)成交叉爛損失函數(shù)與感知損失函數(shù)混合型的損失函數(shù)，更適用于強(qiáng)衰減地層中對地震波的補(bǔ)償。未來可以將該模型推廣應(yīng)用到不同的地質(zhì)勘探壞境中，具有廣泛的應(yīng)用潛力。
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