基于Swin-Transformer与生成对抗网络的地震随机噪声压制方法

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作   者：

周鸿帅;  程冰洁;  徐天吉; 

作者机构：

成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室;  电子科技大学资源与环境学院; 

关键词：

损失函数;  噪声压制;  自注意力机制;  生成对抗网络;  卷积神经网络;  深度学习;  Swin-Transformer; 

期刊名称：

石油物探

i s s n：

1000-1441

年卷期：

2024 年 63 卷 001 期

页   码：

116-128

摘   要：

目前深度学习类地震数据去噪方法大多基于卷积神经网络,而此类方法受限于卷积核的局部操作,缺少对地震数据全局特征的分析,因而降低了去噪效果.另外,以L1,L2损失函数为指标的网络模型容易出现过度平滑效应,产生虚假同相轴以及虚高的峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)值.为此,提出一种基于Swin-Transformer(Swin-T)和生成对抗网络的去噪方法(ST-GAN).该方法以Swin-Transformer作为生成对抗网络中的生成网络对地震数据去噪,判别网络基于卷积神经网络.Transformer的自注意力机制是全局操作,可以有效提取地震数据的全局特征,并能与卷积神经网络的局部操作互补,提升网络模型的特征提取能力.而对抗损失则提升了网络模型的细节恢复能力,有效避免因过度平滑效应产生的同相轴假象.将该方法应用于地震数据去噪,并与现有去噪方法进行对比分析,实验结果表明,该方法具有更加优异的特征提取能力,能在有效压制随机噪声的同时,恢复和保留更多的细节信息,提高了地震信号的信噪比.