基于Link-Net的地震相自動(dòng)劃分

陳海洋 汪玲玲

摘要：地震相人工解釋需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，并存在很大的主觀性和不確定性，從而直接影響地震資料解釋的準(zhǔn)確性。雖然深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)廣泛用于地震相劃分，然而由于地震相出現(xiàn)的模式及其空間尺度的多樣性，在保證高分辨率以及高精度的同時(shí)，提高計(jì)算效率仍是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為此，提出基于ＬｉｎｋＮｅｔ的地震相自動(dòng)劃分方法，采用多分類(lèi)交叉熵與Ｔｖｅｒｓｋｙ的加權(quán)線(xiàn)性組合作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損失函數(shù)。Ｔｖｅｒｓｋｙ通過(guò)調(diào)整參數(shù)平衡假正類(lèi)和假負(fù)類(lèi)，進(jìn)而提升召回率等指標(biāo)以提高不均衡數(shù)據(jù)中少數(shù)類(lèi)地震相邊界的刻畫(huà)精度。ＬｉｎｋＮｅｔ解碼層共享編碼層的學(xué)習(xí)特征，使解碼層的結(jié)構(gòu)更精簡(jiǎn)，大大提高了計(jì)算效率。在荷蘭北海Ｆ３區(qū)塊的測(cè)試結(jié)果表明：所提方法刻畫(huà)地震相的精度高于ＵＮｅｔ＋ＰＰＭ（金字塔池化模塊），在面對(duì)不均衡數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)占比較小的類(lèi)別的關(guān)注度更高，并具有更好的邊界刻畫(huà)能力；ＬｉｎｋＮｅｔ計(jì)算速度快，可以在配置更低的設(shè)備上運(yùn)行，較ＵＮｅｔ＋ＰＰＭ 更實(shí)用。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)，地震相劃分，ＬｉｎｋＮｅｔ，編碼—解碼結(jié)構(gòu)，損失函數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：Ｐ６３１ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ doi：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００-７２１０．２０２３．０３．００４