一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法及系统

技术领域

本申请涉及勘测领域，具体涉及一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法及系统。

背景技术

观测重力异常是地下各密度界面起伏和岩性不均匀的综合反映，因此，通过重力异常来反演密度界面的起伏形态一直是位场数据处理解释中的重要内容。目前，主要的密度成像方法包括：（1）正则化反演成像；（2）重力偏移成像；（3）深度学习成像。

正则化反演方法借助先验信息，通过动态分配数据度量空间和模型度量空间之间的权重，强化了反演结果的地质意义，提升了反演的稳定性；并通过模型多元密度紧缩算子增强了相邻密度界面的变化率，一定程度上提高了密度边界的识别度。然而，针对正则化反演对突变密度界面成像仍存在相对模糊的问题，如何利用包含了丰富地质意义的地球物理数据（地震、测井等）作为约束，在提升突变密度界面成像分辨率等问题上还有待继续开展理论和方法研究。

重力偏移作为与常规反演并列发展的一项快速稳定建模技术，其在一定程度上解决了正则化反演长期存在的求解不稳定和较为依赖人为地质先验信息等问题。虽然一次偏移成像相对稳定，且对目标体形态有一定的恢复能力，但由于受类似重力延拓理论方法的约束，使其分辨率过低，仍无法满足实际地质解释需求。因此，如何利用低分辨率且稳定的一次偏移成像结果，结合其他成像方法来构建高分辨率的先验模型还需要开展更为深入的研究。

深度学习对图像多层次数据特征的刻画具有更强的泛化和表达能力，凭借其超强的特征提取能力，通过有效的提取重力数据和高维密度模型两者内在的对应关系，并加以特征强化和重构，实现对地下密度界面展布的快速预测。然而，由于受传统重力数据集针对性不强、输入端和训练模式单一的限制，影响了深度学习优化过程的可解释性，无法确定深度模型本身引起的系统不确定对重构密度界面结果的影响。实测重力数据包含了丰富的地质意义，若能通过实测数据构建更合理的数据集，并改进深度学习方式，是目前改善深度学习优化过程可解释性的关键。

发明内容

本申请提供了一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法及系统，通过探索深度学习的输入方式以及学习模式，开展基于机器学习约束的密度突变界面反演方法研究，实现增强界面反演成像的精度。

为实现上述目的，本申请提供了以下方案：

一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法，包括以下步骤：

S1.基于实测重力数据构建初始盆地界面，基于所述初始盆地界面随机生成扰动盆地界面数据集；

S2.基于所述初始盆地界面和所述扰动盆地界面数据集，通过哈达玛积运算，得到盆地界面数据集；

S3.基于所述盆地界面数据集，通过使用高等函数填充上覆地层密度，得到高分辨率密度界面模型数据集；

S4.对所述高分辨率密度界面模型数据集进行正演计算，得到模拟重力数据集；

S5.对所述模拟重力数据集进行数学变换并施加深度加权，得到低分辨率偏移密度界面模型数据集；

S6.基于所述高分辨率密度界面模型数据集、所述模拟重力数据集和所述低分辨率偏移密度界面模型数据集，优化偏移模型深度学习网络，并基于所述偏移模型深度学习网络，对所述实测重力数据和与之对应的一次偏移密度界面模型进行映射，得到高分辨率约束密度界面先验模型；

S7.基于所述高分辨率约束密度界面先验模型，构建多元密度紧缩约束的稳定非线性损失函数，并进行正则化反演，得到高分辨率密度界面模型。

优选的，所述初始盆地界面构建方法包括，根据目标区域盆地实测重力数据，通过布格平板模型来确定初始盆地界面初始深度，计算公式如下：

其中，

优选的，所述扰动盆地界面生成方法包括，基于概率分布的多种随机变换方法产生多套盆地扰动界面。

优选的，所述高等函数包括：线性密度函数、多次多项式密度函数、指数密度函数、抛物线密度函数和双曲线密度函数。

优选的，所述低分辨率偏移密度界面模型数据集生成方法包括，通过偏移算子对所述模拟重力数据集进行计算，得到重力偏移场，再对所述重力偏移场进行深度加权计算，得到所述低分辨率偏移密度界面模型数据集，计算公式如下：

其中，

优选的，所述高分辨率约束密度界面先验模型生成方法包括：

S6.1.基于所述低分辨率偏移密度界面模型数据集，结合可变卷积多尺度注意力机制三维模型多层特征叠加结构，并通过残差模块增加网络深度，进行强特征提取编码，得到多尺度密度模型；

S6.2.基于所述多尺度密度模型，结合金字塔池化结构进行转换，得到固定大小的强特征向量；

S6.3.基于所述固定大小的强特征向量设定损失函数，同时基于所述模拟重力数据集进行重力约束以优化偏移模型深度学习网络；

S6.4.基于所述偏移算子对所述实测重力数据进行计算，构建所述一次偏移密度界面模型，基于所述一次偏移密度界面模型并结合偏移模型优化深度学习模块构建高分辨率约束密度界面先验模型。

优选的，构建所述一次偏移密度界面模型计算公式如下：

其中，

优选的，所述稳定非线性损失函数构建方法包括，通过测井和岩性数据分析，确定离散密度多源信息，构建多元密度紧缩泛函，基于所述紧缩泛函构建所述稳定非线性损失函数。

本申请还提供了一种基于机器学习约束的密度突变界面反演系统，包括：界面生成模块、哈达玛积运算模块、函数填充模块、正演模块、偏移成像模块、偏移模型优化深度学习模块和重力多元密度约束正则反演模块；

所述界面生成模块用于基于实测重力数据构建初始盆地界面，基于所述初始盆地界面随机生成扰动盆地界面；

所述哈达玛积运算模块用于基于所述初始盆地界面和所述扰动盆地界面进行哈达玛积运算，得到盆地界面数据集；

所述函数填充模块用于基于所述盆地界面数据集，通过使用高等函数填充上覆地层密度，得到高分辨率密度界面模型数据集；

所述正演模块用于对所述高分辨率密度界面模型数据集进行正演计算，得到模拟重力数据集；

所述偏移成像模块用于对所述模拟重力数据集进行数学变换并施加深度加权，得到低分辨率偏移密度界面模型数据集；

所述偏移模型优化深度学习模块用于基于所述高分辨率密度界面模型数据集、所述模拟重力数据和所述低分辨率偏移密度界面模型数据集，优化偏移模型深度学习网络，并通过实测重力数据和与之对应的一次偏移密度界面模型，生成高分辨率约束密度界面先验模型；

所述重力多元密度约束正则反演模块用于基于所述高分辨率约束密度界面先验模型，通过构建基于多元密度紧缩约束的稳定非线性损失函数，计算得到高分辨率密度界面模型。

本申请具有的有益效果为：

（1）利用目标地区实测重力数据有针对性的构建模型数据集，为后续的自适应深度学习优化过程提供数据支撑；

（2）通过探索深度学习的输入方式以及学习模式，提升了学习模型的可解释性；

（3）通过测井和岩性数据分析，开展基于机器学习约束的密度突变界面反演方法研究，实现增强界面反演成像的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法流程示意图；

图2为本申请重力密度数据集工作流程示意图；

图3为本申请偏移模型优化深度学习网络工作流程示意图；

图4为本申请重力多元密度约束正则反演工作流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

实施例一

在本实施例一中，如图1所示，一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法，包括以下步骤：

S1.根据目标区域盆地实测重力数据，通过布格平板模型来确定初始盆地界面，计算公式如下：

其中，

S2.将初始盆地界面和随机盆地扰动界面数据集之间做哈达玛积运算，快速生成盆地界面数据集。

S3.使用高等函数（包括线性密度函数、多次多项式密度函数、指数密度函数、抛物线密度函数和双曲线密度函数）填充上覆地层密度，最终生成高分辨率密度界面模型数据集。

S4.对高分辨率密度界面模型数据集进行正演计算，得到相对应的模拟重力数据集。

S5.通过偏移算子对所述模拟重力数据集进行计算，得到重力偏移场，再对所述重力偏移场进行深度加权计算，得到所述低分辨率偏移密度界面模型数据集，计算公式如下：

其中，

步骤S1~S5工作流程如图2所示，使用目标区域实测重力数据来构建初始盆地界面；其次在初始界面的基础上随机生成扰动盆地界面数据集，通过和初始盆地界面模型进行叠加，并填充密度；再次形成高分辨率密度界面模型数据集；最后计算出与之对应的重力数据集和相应的低分辨率偏移密度界面模型数据集。

S6.如图3所示，基于低分辨率偏移密度界面模型，结合可变卷积多尺度注意力机制三维模型多层特征叠加结构，并通过残差计算增加网络深度，进行强特征提取编码，得到多尺度密度模型；基于多尺度密度模型，通过金字塔池化SPP计算进行转换，得到固定大小的强特征向量；基于固定大小的强特征向量设定损失函数，同时基于模拟重力数据集进行重力约束，优化偏移模型深度学习网络；通过偏移算法，构建一次偏移密度界面模型

并结合优化偏移模型深度学习网络、实测重力数据和与之对应的一次偏移密度界面模型，快速重构高分辨率约束先验密度界面模型

S7.如图4所示，通过测井和岩性数据分析，确定离散密度多元信息（目标密度目标体个数C和先验共有密度信息组的中心值），构建参数域多源密度紧缩稳定泛函，计算公式如下：

其中

建立稳定非线性损失函数，该损失函数仅由数据误差泛函、正则化泛函和多元密度紧缩泛函构成，计算公式如下：

其中A为重力正演算子；α是正则化因子；λ是紧缩因子；

使用共轭梯度法获得反演的最优解ρ，即高分辨率密度界面模型。

实施例二

在本实施例二中，一种基于机器学习约束的密度突变界面反演系统，包括：界面生成模块、哈达玛积运算模块、函数填充模块、正演模块、偏移成像模块、偏移模型优化深度学习模块和重力多元密度约束正则反演模块。

界面生成模块用于基于实测重力数据构建初始盆地界面，基于初始盆地界面随机生成扰动盆地界面数据集。

哈达玛积运算模块用于基于初始盆地界面和扰动盆地界面数据集进行哈达玛积运算，得到盆地界面数据集。

函数填充模块用于基于盆地界面数据集，通过使用高等函数填充上覆地层密度，得到高分辨率密度界面模型数据集。

正演模块用于对高分辨率密度界面模型数据集进行正演计算，得到模拟重力数据集。

偏移成像模块用于对模拟重力数据集进行数学变换并施加深度加权，得到低分辨率偏移密度界面模型数据集。

偏移模型优化深度学习模块用于基于高分辨率密度界面模型数据集、模拟重力数据和低分辨率偏移密度界面模型数据集，优化偏移模型深度学习网络，并通过实测重力数据和与之对应的一次偏移密度界面模型，生成高分辨率约束密度界面先验模型；

重力多元密度约束正则反演模块用于基于高分辨率约束密度界面先验模型，通过构建基于多元密度紧缩约束的稳定非线性损失函数，计算得到高分辨率密度界面模型。

以上所述的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。