一种基于GABOR滤波器的智能化地震波场模拟方法
本发明属于地震勘探，尤其涉及一种基于gabor滤波器的智能化地震波场模拟方法。
背景技术：
1、油气资源是国家发展必不可少的战略性资源，因此油气勘探是影响国家经济民生的重要任务。利用地震波传播的穿透性，我们可以使用地震成像这种间接的地球物理方法来探测地球的内部构造。地震正演求解波动方程是地震成像应用中的重要步骤，例如在逆时偏移（rtm）、最小二乘逆时偏移（lsrtm）和全波形反演（fwi）时都需要求解波动方程以获得整个波场。在频率域正演中，lsrtm和fwi需要许多频率分量来覆盖模型的整个波数段，因此，开发多频率地震波场模拟方法是必要的。
2、随着我国油气勘探进程的深入开展，油气储层的复杂性不断增加。横向各向同性(vti)是地球内部介质常见的各向异性特征，为了更好地描述地震波在vti介质中的传播特性，需要开发基于vti介质的波动方程求解技术。与求解声波波动方程相比，求解vti介质波动方程往往需要更大的计算量，因为需要考虑压力波场和扰动波场两个地震波分量。vti介质的地震波模拟需要用更精细的空间采样来避免伪横波引起的数值频散，这将进一步增加弹性波模拟的成本。
3、频率域有限差分（fdfd）方法是频率域地震波场模拟最常用的数值算法。在频域中求解vti介质波动方程时，传统的fdfd方法要将vti介质波动方程离散化，形成一个大型稀疏阻抗矩阵，之后需要计算该大型稀疏矩阵的逆来得到地震波场解，这使得它的计算成本和内存需求随着模型尺寸增加而指数性增加。针对频率域vti介质波动方程求解，有限差分方法面临的主要挑战包括：1）需要使用lu分解计算这个大型阻抗矩阵的逆，对于实际的大模型，波场计算需要大量的计算资源；2）受数值频散的影响，精度依赖于网格的密度，较粗的网格可能无法得到精确的解；3）存在着单频模拟的局限，一次运算只能得到单一震源、单一频率的波场；4）难以处理具有起伏地形的模型，对于复杂地质模型存在难以克服的局限性。
技术实现思路
1、本发明实施例的目的在于提供一种基于gabor滤波器的智能化地震波场模拟方法，旨在解决上述背景技术中提出的问题。
2、本发明实施例是这样实现的，一种基于gabor滤波器的智能化地震波场模拟方法，包括以下步骤：
3、步骤1：使用各向异性声波方程来模拟波传播来近似地表示地球内部p波的传播，使用vti介质来模拟储层介质；在vti介质中，通过求解一组二阶耦合偏微分方程来获得频域波场，频率域声波vti介质波动方程形式如下所示：
4、（1）
5、其中，是二维介质的空间坐标向量，表示源坐标，是角频率，是nmo慢度平方，为各向异性参数，是震源函数向量，是频域压力地震波场，是频域各向异性辅助扰动波场；
6、步骤2：使用gaborpinn实现声波vti介质中多频率、多震源的频率域地震波场模拟：
7、为了避免使用pinn直接求解波动方程时在震源处遇到奇点，因此通过求解散射形式的声波vti介质波动方程来消除震源稀疏性，如下所示：
8、（2）
9、其中，是散射压力地震波场；是背景压力地震波场，可以通过解析方程求解；为背景速度模型平方的倒数，背景速度设置为震源处的浅层速度；将公式（2）作为神经网络的损失函数，如下所示：
10、（3）
11、其中， i和 n分别为采样点索引和个数；
12、然后使用gaborpinn来求解vti介质波动方程进行多频率、多震源波场模拟。
13、进一步的技术方案，在所述步骤2中，使用gaborpinn进行求解时，所使用的gaborpinn的具体网络架构包括以下部分：
14、部分1：进行输入坐标转换：
15、将横向坐标 x、纵向坐标 z、横向震源坐标 s x以及频率 f被作为神经网络的输入数据；为了将目标频率范围的波数信息引入到神经网络中，首先对输入数据进行坐标变换，其中，为输入坐标，k为波数采样值；
16、部分2：线性隐藏层：
17、对输入数据进行坐标变换后，将其输入到神经网络的线性层，线性层网络内部计算公式如下：
18、（4）
19、其中，i代表了第i个隐藏层；h是该隐藏层的输入数据，通常为空间和时间的坐标； σ( )是非线性激活函数；w是权重矩阵；b是偏置向量；
20、部分3：核心部分—gabor层（gaborlayer）：
21、区别于传统pinn网络，gaborpinn在最后一个隐藏层使用gabor滤波器，gabor滤波器是高斯核函数和正弦项的乘积，如下式：
22、（5）
23、其中，为神经网络线性层的基本运算；为gabor滤波器的数学表达式，具体如下：
24、（6）
25、 θ (i+1)为控制gabor核形状的一组参数，包括 γ (i) 、μ (i) 、ω (i) 、φ (i)；gabor滤波器包含了一个高斯函数和一个正弦函数元素相乘的形式；公示（5）中h=[ hx, hz]表示为：
26、（7）
27、其中，[ x, z]可看作输入到网络的速度模型的坐标值； α为正弦基函数与 z轴的方向夹角；h由线性层学习而得；
28、部分4：输出层：
29、输出虚数的散射压力波场、扰动波场，使用adam优化器进行网络训练。
30、本发明实施例提供的一种基于gabor滤波器的智能化地震波场模拟方法，本方法首次将频率作为gaborpinn的输入项，此外首次提出采用坐标变换将波数特征引入神经网络，采用gabor滤波器提高了pinn的优化效率，从而实现了多频率地震波场的智能化快速模拟。gaborpinn会大幅降低神经网络的训练成本，从而形成高效的多频率地震波场智能化模拟技术。在测试典型地质速度模型和各向异性模型时，本方法显示出卓越的性能。它能够在任意震源位置和频率下精确模拟地震波场。这不仅提高了地震波模拟的精度，还大幅提升了整体计算效率。这种效率和精度的提高，对提升地震勘探的整体效果，以及在油气资源开发等领域的实际应用方面具有重要意义。
技术特征：
1.一种基于gabor滤波器的智能化地震波场模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于gabor滤波器的智能化地震波场模拟方法，其特征在于，在所述步骤2中，使用gaborpinn进行求解时，所使用的gaborpinn的具体网络架构包括以下部分：
技术总结
本发明适用于地震勘探技术领域，提供了一种基于GABOR滤波器的智能化地震波场模拟方法，本方法首次将频率作为GaborPINN的输入项，此外首次提出采用坐标变换将波数特征引入神经网络，采用Gabor滤波器提高了PINN的优化效率，从而实现了多频率地震波场的智能化快速模拟。GaborPINN会大幅降低神经网络的训练成本，从而形成高效的多频率地震波场智能化模拟技术。在测试典型地质速度模型和各向异性模型时，本方法显示出卓越的性能。它能够在任意震源位置和频率下精确模拟地震波场。这不仅提高了地震波模拟的精度，还大幅提升了整体计算效率。这种效率和精度的提高，对提升地震勘探的整体效果，以及在油气资源开发等领域的实际应用方面具有重要意义。
技术研发人员：王之玺,宋超,刘财
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23