应用STGCN时空建模的地震波阻抗反演方法

作     者：王泽峰 赵海波 杨懋新 王团 许辉群 毛伟建 

作者机构：中国科学院精密测量科学技术创新研究院计算与勘探地球物理研究中心 大地测量与地球动力学国家重点实验室 中国科学院大学 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院 东方地球物理勘探有限公司研究院大庆物探研究院 长江大学地球物理与石油资源学院 

出 版 物：《石油地球物理勘探》 (Oil Geophysical Prospecting)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目“海底四分量高精度地震偏移成像方法研究”(42130808)资助 

主　　题：地震波阻抗反演 深度学习 时空建模 时空图卷积神经网络 

摘      要：现今，深度学习地震波阻抗反演方法通常是通过低维度的时序建模，忽略了空间构造拓扑结构信息，导致反演精度较低。针对此问题，提出了一种基于STGCN（时空图卷积神经网络）时空建模的地震波阻抗反演方法。该方法考虑到地震数据的空间构造拓扑结构及互相关性，使用马氏距离对地震数据进行空间邻近度的加权处理建立邻接矩阵；进一步通过切比雪夫多项式扩大空间感受野的同时减少参数量，高效地提取地震数据的空间构造特征，同时利用门控循环单元捕获其时序相关性；最后构建时空图卷积单元实现基于STGCN的地震数据与波阻抗在时间和空间两个维度的映射。模型测试及实际资料反演结果表明，该方法在提高反演精度的同时对噪声具有一定的适应性，并可以很好的体现地层的横向变化。