[发明专利]地震数据静校正处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明提供一种地震数据静校正处理方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括获取目标地震数据；将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训练，获得包含第一初至时间数据的初至拾取数据；将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络进行训练，获得静校正处理后的初至拾取数据以及第二初至时间数据；根据静校正处理后的所述第二初至时间数据和所述第一初至时间数据，计算得到静校正量；根据所述静校正量对地震数据进行校正。实现了初至自动拾取和直接静校正计算。本方法无需人工拾取初至数据，避免了复杂近地表建模过程，实现了高效准确的静校正处理功能。

技术领域

本发明涉及地震数据处理技术领域，特别涉及一种地震数据静校正处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

静校正是地震数据处理的重要环节，静校正处理是否准确，直接关系到后续的一系列处理的效果。当前广泛应用的静校正处理方法是利用初至数据进行近地表速度层析建模处理，获取近地表速度模型数据，利用速度模型计算起伏地表引起的旅行时差进行静校正。需要准确的初至数据和近地表速度模型数据。初至拾取过程费时费力，近地表速度建模过程复杂，获取精确的近地表速度模型是一个困难的过程。面对山地等复杂地表探区的地震数据，要获取精确的初至数据和近地表速度模型，十分困难，从而影响了静校正的效果。针对复杂地表地震数据的静校正处理方法很多，主要集中在初至拾取和高精度近地表速度建模上，如自动初至拾取方法，层析近地表速度建模方法等被广泛研究和应用，取得了一定的处理效果，但是仍然不能完全解决山地等复杂地表的静校正问题。如何获取精确的静校正处理效果，是山地复杂地区的地震勘探面临的一个难题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种地震数据静校正处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种地震数据静校正处理方法，包括：

获取目标地震数据；

将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训练，获得包含第一初至时间数据的初至拾取数据；

将包含所述第一初至时间数据的所述初至拾取数据输入至静校正处理神经网络进行训练，获得静校正处理后的初至拾取数据以及第二初至时间数据；

根据静校正处理后的所述第二初至时间数据和所述第一初至时间数据，计算得到静校正量；

根据所述静校正量对地震数据进行校正。

在其中一个实施例中，所述将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训练，获得包含初至时间的初至拾取数据的步骤之前包括：

获取预设格式的样本数据，其中，所述预设格式的样本数据为炮集数据的每一道数据，地震道数据的格式包括文件头、每道的道头数据和道数据体，所述道数据体记录每个采样点上的振幅值；

将所述预设格式的样本数据输入至初始拾取神经网络进行训练，得到所述初始拾取神经网络模型。

在其中一个实施例中，所述获取预设格式的样本数据的步骤之前还包括：

构建包括第一输入层、第一中间层和第一输出层的初始拾取神经网络，其中，所述第一输入层用于输入一道地震数据，通过所述第一中间层计算后，所述第一输出层输出一道与输入的震道数据的样点数一致的数据，输出的数据中每个样点值为第一样点值或第二样点值。

在其中一个实施例中，所述将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训练，获得包含第一初至时间数据的初至拾取数据的步骤包括：

将所述目标地震数据输入至预先训练的初始拾取神经网络模型进行训练，所述初至拾取神经网络模型输出包含样点值的所述初至拾取数据，其中，所述样点值包括第一样点值和第二样点值；