[发明专利]基于生成对抗网络的地震数据插值方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于生成对抗网络的地震数据插值方法及装置，该方法包括：获取待插值的缺失地震数据；将所述待插值的缺失地震数据输入到训练好的生成对抗网络地震数据插值模型中，所述生成对抗网络地震数据插值模型对所述待插值的缺失地震数据进行插值并生成所述待插值的缺失地震数据对应的完备地震数据，其中，所述生成对抗网络地震数据插值模型为根据用于模型训练的完备地震数据及缺失地震数据采用预设的深度神经网络训练得出。本发明利用生成对抗网络构建生成对抗网络地震数据插值模型，由于生成对抗网络具有无监督学习特征，模型可以得到很有效的训练，实现了数据驱动的智能化地震数据插值，提高了地震数据插值的准确性。

技术领域

本发明涉及一种地震数据插值方法，具体而言，涉及一种基于生成对抗网络的地震数据插值方法及装置。

背景技术

地震数据插值是地震数据处理中常规任务。在地震采集施工过程中，由于环境条件和经济因素等条件制约，导致数据采集过程中会出现坏道、缺失或者采样不足等情况，观测系统无法记录完整的地震波场信息。为了处理各种缺失地震数据类型的插值，研究者们提出多种插值方法进行地震数据重建。目前的地震数据插值方法往往是基于函数模型以及假设应用条件，虽然能重建缺失的地震数据，但准确性不够理想。因此，现有技术缺少一种更为准确的地震数据插值方法。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的至少一个技术问题，提出了一种基于生成对抗网络的地震数据插值方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于生成对抗网络的地震数据插值方法，该方法包括：

获取待插值的缺失地震数据；

将所述待插值的缺失地震数据输入到训练好的生成对抗网络地震数据插值模型中，所述生成对抗网络地震数据插值模型对所述待插值的缺失地震数据进行插值并生成所述待插值的缺失地震数据对应的完备地震数据，其中，所述生成对抗网络地震数据插值模型为根据用于模型训练的完备地震数据及缺失地震数据采用预设的深度神经网络训练得出。

可选的，所述生成对抗网络地震数据插值模型包括：生成器和判别器；

所述生成器，用于对缺失地震数据进行插值生成缺失地震数据对应的完备地震数据模拟值；

所述判别器，用于根据缺失地震数据对应的完备地震数据对所述生成器生成的完备地震数据模拟值的正确性进行判别。

可选的，该基于生成对抗网络的地震数据插值方法还包括：

获取模型训练数据集，所述模型训练数据集包括：缺失地震数据以及缺失地震数据对应的完备地震数据；

根据模型训练数据集进行模型训练，在模型训练时，所述生成器对缺失地震数据进行插值生成缺失地震数据对应的完备地震数据模拟值，所述判别器根据缺失地震数据对应的完备地震数据对所述生成器生成的完备地震数据模拟值的正确性进行判别，当所述判别器无法判别所述生成器生成的完备地震数据模拟值的正确性时结束模型训练。

可选的，所述生成器和所述判别器均包括：卷积层、池化层、反卷积层、激活层以及批量归一化层。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种基于生成对抗网络的地震数据插值装置，该装置包括：

待插值地震数据获取单元，用于获取待插值的缺失地震数据；

地震数据插值单元，用于将所述待插值的缺失地震数据输入到训练好的生成对抗网络地震数据插值模型中，所述生成对抗网络地震数据插值模型对所述待插值的缺失地震数据进行插值并生成所述待插值的缺失地震数据对应的完备地震数据，其中，所述生成对抗网络地震数据插值模型为根据用于模型训练的完备地震数据及缺失地震数据采用预设的深度神经网络训练得出。

可选的，所述生成对抗网络地震数据插值模型包括：生成器和判别器；