基于物理约束Ｕ-Ｎｅｔ网络的地震数据低频延拓

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摘要：由于震源与采集技术的影响，地震勘探数据往往缺失低频信息，严重影响后续的反演和成像处理。现有的地震数据低频延拓方法，大多建立在时域数据分布特征的基础上，容易导致频率与相位信息严重损失。为解决该问题，文中提出一种基于地震波物理参数约束的Ｕ-Ｎｅｔ深度学习网络进行地震数据低频延拓。首先，利用理论引导数据的思想组织样本，生成大量不同特征的地震数据；然后，通过结合残差跳跃连接改进的Ｕ-Ｎｅｔ模型学习从中高频地震数据生成低频成分的非线性映射；最后，结合地震信号的物理参数约束提升对频率、相位的恢复效果。（剩余14769字）