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基于条件生成式对抗网络的地震数据插值

8、地球和空间物理 > 专题1：勘探地球物理

在地震数据的采集过程中，当道间距过大不满足空间采样定理时，地震数据会存在空间假频，空间假频的存在会影响地震数据的后续处理精度。恰当的地震数据插值算法可以重构地震数据，减小地震数据道间距，消除空间假频，提高后续地震数据处理的精度。生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，该网络通过训练后可以生成与训练数据有相同分布的新数据，条件生成式对抗网络（cGAN）则可以根据给定的条件来生成新的数据。本文针对规则缺失的地震数据设计了条件生成式对抗网路，并建立地质模型合成地震数据用于训练。最后本文通过实际地震数据测试了该训练好的条件生成式对抗网络