基于深度学习从地震炮集记录中提取面波频散曲线
地球物理
2023-05-24 v1
摘要
多通道面波分析 (MASW) 是一种用于获取近地表横波速度有用信息的地震方法。该方法的一个基本步骤是从频散谱中提取频散曲线，频散谱是对记录的炮集记录施加特定处理算法后获得的。尽管该提取过程可在一定程度上自动化，但通常需大量质量控制，对于大型数据集而言可能十分繁琐。我们提出了一种新方法，利用深度学习来识别地震炮集记录与其关联频散曲线（基阶与一阶模态）之间的直接映射，从而绕过了计算频散谱的需要。给定感兴趣场地，利用当地地质先验知识创建一组一维速度与密度模型；随后数值模拟地震炮集记录与瑞利波相频散曲线对，并用于训练一个简化残差网络。所提方法在合成测试数据集上实现了高质量的频散曲线预测，并最终在现场数据集上成功部署。我们还开发了多种不确定性量化与 CNN 可视化技术，以评估推断过程质量并更好理解网络的底层学习过程。预测的频散曲线最终被反演，所得横波速度模型被证明是合理的且与该地区地质先验知识一致。
引用
@article{arxiv.2305.13990,
title = {Deep Learning-based extraction of surface wave dispersion curves from seismic shot gathers},
author = {Danilo Chamorro and Jiahua Zhao and Claire Birnie and Myrna Staring and Fliedner Moritz and Matteo Ravasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.13990},
year = {2023}
}