本文是一篇计算机论文，本文针对基于深度学习的地震全波形反演低频预测恢复任务，在研究过程中取得了一定的研究成果，并完成了网络模型的构建和相应系统模块的研发，实现了预期应用效果。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 选题工程背景
油气资源作为国家不可或缺的重要战略资源之一，促进国家经济发展与能源安全。随着近些年来国家的快速发展，油气资源需求日益增多，勘探发现更多的油气资源日趋重要，并且勘探难度也越来越大，故勘探技术需不断发展。全波形反演作为近些年受广泛青睐的精度最高的速度建模方法之一，其因缺少低频信息数据，常常无法获取全局最优解。低频面波干扰是导致获取低频信息的原因之一，其严重影响了地震资料数据的信噪比。工作人员在采集时也注意到这个问题，但预防面波干扰的同时，也损失了低频信息数据。由于在工业规模的速度模型建立项目中存在大量的未知数，并且大多数全波形反演方法都是采用基于梯度的局部优化算法，如果反演过程是在相对较高的频率下启动，或者起始速度模型与真实模型不够接近，这些算法通常会在局部最小值处停滞，陷入局部极值问题，也被称为周波跳跃问题。本文针对实际课题研究中低频信息缺失，导致全波形反演结果精度差等问题，考虑结合人工智能中的深度学习来恢复低频数据。
深度学习是一种机器学习方法，它使用人工神经网络来学习数据的表示。这些网络通常由多层组成，每层都可以从数据中提取不同级别的抽象信息。深度学习已经在许多领域取得了巨大的成功，包括图像识别、语音识别和自然语言处理。深度学习可以处理非常复杂的数据，如图像、声音和文本；可以自动学习数据的表示，而不需要人为设计特征；可以通过增加网络层数来提高模型的性能等。近些年，国内外研究学者一直致力于探究在不实际获取低频数据的情况下消除或抑制全波形反演周波跳跃现象的方法，其中就包括利用深度学习方法。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 全波形反演方法研究现状
随着地震勘探技术的不断发展，勘探区域的深度与复杂程度也随之不断上升。如何进行高精度的速度建模与偏移成像已经成为地震勘探中的关键，高精度的偏移成像需要有高精度的速度模型，二者紧密相连。获取速度模型的方法有多种，目前在地震勘探中，全波形反演是一种用于重建高分辨率地下模型的强大工具，它利用了地震波在地下传播时所携带的丰富信息，能够为我们提供更精确的速度模型，是目前最受青睐的精度最高的速度建模方法之一。其主要思想是利用非线性寻优方法反演给定时窗内的波形记录，通过多次迭代最小化观测数据与模拟数据之间的差别，使预测波场信息与实际地震资料相匹配。其十分依赖初始速度模型与低频数据的契合程度，缺失低频会导致全波形反演过程中出现周波跳跃问题，使得全波形反演在早期迭代过程中就陷入局部极小值。在实际勘探过程中，缺少地震低频数据，故全波形反演难以运用于实际应用[3]。
在1984年，Tarantola首先提出基于广义的最小二乘反演的时间域反演方法，经过几十年的发展，该理论由时间域反演到目前的频率域、拉普拉斯域以及多域的联合反演。1988年，Pratt等[4]提出地震层析成像方法，是一种用于地球内部成像的技术，利用地震或者爆炸产生的地震波进行成像。他将全波形反演延拓到频率域，奠定了频率域全波形反演的实用化。1991年，Sen等[5]人引入模拟退火算法，一定程度上解决非线性地震波反演对初始速度模型质量的强依赖性，避免因初始速度模型使其陷入局部极值问题。
第二章 相关理论与技术
2.1 地震波场正演与数值模拟
2.1.1 正演数值模拟原理
地震波场正演是在地球模型中地质模型结构与参数已知，利用相应的物理方程，在自然源或人工源下，采用数值模拟方法，模拟地震波在地质下传播的过程，最终获取地震波场信息[60]。地震波场模拟可以根据模拟方式分为数值模拟与物理模拟，其中物理模拟主要依赖于专业的实验设备，成本较高，故随着计算机硬件的快速发展，数值模拟成为了地震波场模拟的主流方法。数值模拟的基本原理是根据给出的合成地震数据d、正演算子A与矢量模型m，利用d =A(m)来表示地震波场正演的过程。
在实际的地震勘探过程中，地下介质错综复杂，如横向不连续，岩相岩性差异较大等，此外，由震源激发的地震波在地下传播过程中也会遇到许多情况，如吸收衰减、波的折射、反射等。针对上述问题，地震波场数据模拟方法通常会考虑波的传播规律与地下介质特性进行合适的优化，利用声学介质来代替复杂的弹性介质，依据声学介质波动方程进行地震正演数值模拟。地震波场正演数值模拟流程如图2.1所示。
2.2 全波形反演方法
2.2.1 全波形反演概述
反演一般是指从问题结果或模型出发反向寻求该问题的特征参数，其在不同学科领域(地球物理、医疗、建筑、生物等)中有着不一样的定义。地震反演的定义是利用地震观测资料，以已知的钻井、测井资料或者地质规律为约束，对地下物质结构进行成像的过程，即通过分析地震数据来推断地下岩层的结构和性质。随着近些年地球物理中的地震勘探技术的快速发展，提出的反演方法也逐渐丰富起来，最常见的方法主要有层析成像反演方法、振幅随偏移距的变化方法(Amplitude Variation with Offset，又称AVO分析方法)、全波形反演等。针对不同场景每一种反演方法都有着各自独特的优点，全波形反演作为一种用于重建高分辨率地下模型的强大工具，是目前最受青睐的精度最高的速度建模方法之一。全波形反演利用不断迭代对比模拟波场与实际真实的地震资料，直到两者相匹配近似一致，最终获取地下地质参数用以成像研究的反演方法。全波形反演具有广泛的研究应用领域，如时间域、频率域、拉普拉斯域、混合域等。随着勘探技术的不断发展，市场对勘探精度的需求也越来越高，全波形反演的优势逐渐体现出来，因其有着巨大的市场需求以及广泛的实际应用前景，成为了最近几年应用研究的一个热门方向与课题。
第三章 多尺度残差注意力网络模型的构建 ............................ 25
3.1 传统U-NET模型 .......................... 25
3.1.1 U-Net网络架构 ......................................... 25
3.1.2 编码-解码器结构 ................................. 25
第四章 基于多尺度残差注意力模型的全波形反演低频恢复方法 .... 37
4.1 低频数据对全波形反演的影响 ............................ 37
4.2 基于深度学习的全波形反演低频恢复方法 ................................ 37
第五章 全波形反演低频恢复系统的设计与实现 ................................ 51
5.1 系统设计思想 ........................................... 51
5.1.1 系统设计原则 ........................... 51
5.1.2 系统总体架构 ............................................ 51
第五章 全波形反演低频恢复系统的设计与实现
5.1 系统设计思想
5.1.1系统设计原则
系统的设计思想遵循以下原则：
1. 实用性原则。全波形反演低频恢复系统的设计是以解决地震全波形反演中实际缺陷为出发点，结合普通用户的实际操作情况、操作需求等，不断地完善系统的不足。
2．经济性原则。系统在追求实用的基础上还兼顾考虑其经济性，最大限度的利用各计算机硬件如GPU等计算资源，使其可以最低成本的基础上获得最大效益，减少系统中不必要的开销，提高资源的利用效率。
3. 硬件快速响应化原则。利用多卡GPU加速模型训练处理速度，提高计算机系统的快速响应能力，提高用户使用感官。
4. 系统的易用性与易维护性原则。系统设计上采用Qt5中目前最常用的图形操作界面，其具有表现直观、操作简单等特点，可以有效避免用户进行复杂的操作步骤；该图形操作界面社区资源丰富，可扩展性强，方便程序维护人员对其进行维护。
5．实时性原则。系统利用Qt5的信号槽机制快速实现高低频道集数据以及全波形反演结果数据的可视化，确保在数据准确的前提下，实现系统各大模块间数据通信与传输的实时性。
结论
随着深度学习以及计算机硬件技术的发展，利用深度神经网络模型进行地震数据处理与图像分割识别预测等也越来越广泛，深度学习的使用为处理海量地震数据提高了一个新思路。未来深度学习将会成为地震勘探处理问题的重要手段。深度学习和地震勘探将相互促进，协同发展。地震勘探中有海量丰富的地震数据集可以为深度学习神经网络模型的训练提供真实有效的训练数据集，推动深度学习网络模型的发展和革新。利用深度学习网络模型可以在海量的地震数据中学习到人类无法发现的特征，推动地震勘探的发展。本文主要研究内容包含了多尺度残差注意力MultiResAttUnet网络模型的构建与基于MultiResAttUnet网络的全波形反演低频恢复方法，总结成果如下：
1.构建多尺度残差注意力网络模型MultiResAttUnet。基于传统U-Net模型进行改进，提出了多尺度残差注意力MultiResAttUnet网络模型，利用多尺度残差模块MultiRes代替Unet的两层卷积，多尺度提取模型特征；利用Res Path代替Unet的跳跃连接，消除因高低层语义信息融合导致的语义丢失问题；最后将Attention注意力机制引入网络模型中，融合全局、局部、空间以及通道特征，确保最大程度上提取到输入图像数据的各个维度特征信息，最终提高输入图片的分割与预测效果性能。
2. 基于MultiResAttUnet网络的全波形反演低频恢复方法。基于数据驱动思路，利用深度学习网络模型MultiResAttUnet提取高低频数据特征构建地震中高频数据分量与低频数据分量之间隐藏的内在关联，从而达到输入易获取的高频数据可以输出缺失的对应低频数据，对比分析逆数据预处理后的预测低频数据和真实低频数据之间误差，利用全波形反演在洼陷模型、Marmousi模型、加噪数据以及实际数据等上进行有效性验证，反演结果得到显著提高，对于加噪数据也有很好的抗噪性。
参考文献（略）