基于混合小波-Transformer框架的VSP数据耦合噪声压制方法

王腾宇 ,  陈豪 ,  张振 ,  易浩然 ,  魏巍 ,  麦尔旦·马合木提 ,  蔡涵鹏

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (12) :4948-4958

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科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (12) :4948-4958 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2503001
天文学、地球科学

基于混合小波-Transformer框架的VSP数据耦合噪声压制方法

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VSP Data Coupling Noise Suppression Method Based on Hybrid Wavelet-Transformer Framework

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摘要

垂直地震剖面(vertical seismic profile,VSP)数据处理中,耦合噪声是主要的干扰信号,其复杂的传播特性和频率重叠使得传统去噪方法难以实现精准压制。为此,提出一种混合小波-Transformer(hybrid wavelet Transformer,HWT)框架,用于耦合噪声的高效压制。该方法首先通过离散小波变换(discrete wavelet Transform,DWT)对信号进行多尺度频率分解,将原始信号分解到不同频段以减少频率混叠;随后利用双分支Transformer架构分别捕捉局部与全局特征,其中局部分支提取耦合噪声的高频干扰特性,全局分支建模目标信号的时间-频率全局依赖。此外,设计多级特征聚合模块(multi-level feature aggregation module,MFAM),通过整合DWT分解后的频域特征与双分支输出的局部和全局特性,实现了特征的深度融合。基于时频域掩码生成策略对时频表示进行约束,进一步提升了分离质量。在合成数据和真实VSP数据上的实验表明,该方法相比传统方法能够显著压制耦合噪声的同时保持目标信号完整性,为VSP数据的预处理提供了一种高效且鲁棒的解决方案。

Abstract

In the processing of vertical seismic profile (VSP) data, coupled noise is the main interfering signal. Its complex propagation characteristics and frequency overlap make it difficult for traditional denoising methods to achieve precise suppression. Therefore, a hybrid wavelet-Transformer (HWT) framework was proposed for efficient suppression of coupled noise. Firstly, the multi-scale frequency decomposition of the signal was performed by discrete wavelet transform (DWT), and the original signal was decomposed into different frequency bands to reduce frequency aliasing. Then, the two-branch Transformer architecture was used to capture local and global features respectively, where the local branch extracted the high-frequency interference characteristics of the coupled noise, and the global branch models the time-frequency global dependence of the target signal. In addition, a multistage feature aggregation module (MFAM) was designed. By integrating the frequency domain features decomposed by DWT with the local and global features of the two-branch output, the features were deeply integrated. Based on the mask generation strategy in the time-frequency domain, the time-frequency representation was constrained, which further improved the separation quality. Experiments on synthetic data and real VSP data show that the proposed method can suppress coupling noise significantly while maintaining the integrity of target signal, which provides an efficient and robust solution for the pre-processing of VSP data.

Graphical abstract

关键词

耦合噪声 / 垂直地震剖面(VSP)数据 / 混合小波-Transformer / 深度学习

Key words

coupled noise / vertical seismic profile(VSP) data / hybrid wavelet-Transformer / deep learning

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王腾宇, 陈豪, 张振, 易浩然, 魏巍, 麦尔旦·马合木提, 蔡涵鹏. 基于混合小波-Transformer框架的VSP数据耦合噪声压制方法[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(12): 4948-4958 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2503001
WANG Teng-yu, CHEN Hao, ZHANG Zhen, YI Hao-ran, WEI Wei, MAHEMUTI Maierdan, CAI Han-peng. VSP Data Coupling Noise Suppression Method Based on Hybrid Wavelet-Transformer Framework[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(12): 4948-4958 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2503001

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垂直地震剖面(vertical seismic profile,VSP)是一种关键的地震勘探技术,通过在井内布置三分量检波器接收地震信号,可以获取高分辨率的地下结构信息[1]。相比地面地震,VSP数据具有信噪比高、分辨率强和波场特征清晰的优势,因此在地震波传播研究、地层速度分析、成像以及储层评价等领域占据重要地位[2]。然而,VSP数据采集过程中不可避免地受到复杂井筒环境以及检波器耦合的干扰,其中耦合噪声作为一种强干扰信号,为数据处理带来了严峻挑战。这些干扰波不仅与目标信号在频率范围上高度重叠,还可能由于井筒周围的共振效应进一步掩盖有用的地震信号,显著降低了VSP数据的处理质量和利用效率[3]。
传统的耦合噪声压制方法主要基于频率滤波[4]、波场分离[5]或经验模型[6-8]。这些方法通过利用耦合噪声与目标信号在频率、极性或传播路径上的差异,通过手动设置滤波参数或波场分离算子来实现信号与噪声的分离。例如,带通滤波通过设定固定频段抑制非目标频率分量,而波场分离技术依赖地震波的传播方向或速度差异。然而,这些传统方法在高噪声水平或复杂波场环境下表现出明显局限性。尤其在耦合噪声与目标信号频带高度重叠、能量极强的情况下,传统方法难以在不损伤有效信号的前提下对该类噪声压制[9-12]。此外,这些方法往往需要依赖人工经验调整参数,以适应不同数据特性,不仅耗时烦琐,还难以满足现代地震勘探中大规模数据处理的自动化需求。
近年来,深度学习技术在地震数据处理领域展现出巨大的潜力[13-16]。通过从海量数据中自动学习特征,深度学习能够精准压制噪声并高效恢复目标信号[17-19]。然而,现有深度学习方法在处理VSP数据时仍面临以下主要挑战:①传统神经网络大多采用堆叠卷积层结构,侧重于局部特征的提取,但缺乏对耦合噪声与目标信号之间全局特性的建模能力,因而在信号与噪声频带重叠时表现不佳[20];②现有方法多针对单一噪声场景,对复杂波场中的强干扰波分离能力有限,易导致目标信号的泄漏或丢失[21];③面对大规模VSP数据时,现有模型计算效率低、泛化能力不足,难以适应实际勘探场景的需求[22]。
针对上述问题,提出一种基于混合小波-Transformer(hybrid wavelet Transformer,HWT)框架的创新方法,用于实现耦合噪声的高效衰减和目标信号的精准恢复。该方法首先通过离散小波变换(discrete wavelet Transform,DWT)对信号进行多尺度频率分解,减少了耦合噪声与目标信号的频率混叠[23]。在此基础上,设计双分支Transformer架构,分别捕捉局部和全局特性[24]。局部分支通过窗口化机制提取细粒度的时间-频率特性,有效压制高频干扰,增强信号辨识度。全局分支则利用多头自注意力机制建模长程时序依赖,捕捉耦合噪声和目标信号的时域差异,减少频域混叠,提升耦合噪声压制与目标信号恢复精度。为进一步提高信号分离精度。引入多级特征聚合模块(multi-level feature aggregation module,MLFAM)[25],融合多尺度频域信息并结合动态掩码生成机制,在时频域精确约束信号分离过程。实验结果表明,所提方法在复杂井筒环境下表现出色,显著提高了信噪比和信号质量,特别是针对耦合类噪声信号去除更彻底,对有效信号几乎无损伤,压制效果优于传统信号处理方法和现有的深度学习方法。在Walkaway VSP与3D VSP实际资料中,多级检波器推靠效应常导致强耦合噪声发育,需逐炮进行噪声去除。所提方法在此类资料的耦合噪声压制中,表现出较高的精度与处理效率,具有重要的应用价值。

1 方法原理

提出HWT框架旨在解决VSP数据处理过程中耦合噪声干扰难以高效压制的问题。HWT框架的核心思想是结合DWT和双分支Transformer架构,通过频域分解、特征建模和动态掩码生成,实现在不损伤有效信号的前提下耦合噪声与目标信号的精准分离。

1.1 问题描述

VSP数据在井筒环境中通常受到复杂噪声场的干扰,耦合噪声是其中最主要的干扰信号,其传播特性复杂,常常导致目标信号被严重掩盖。设原始VSP信号为时间序列x(t)可以表示为

x(t)=s(t)+n(t)

式(1)中:s(t)为需要提取的目标地震信号;n(t)为具有复杂频率分布和时域特性的耦合噪声。

耦合噪声不仅与目标信号在频域上具有高度重叠,还可能表现为强能量的窄带共振现象,使得基于简单频率滤波的方法难以有效区分两者。目标是设计一种模型F[x(t)],从原始信号x(t)中提取目标信号$\hat{s}$(t),即

$\hat{s}$(t)=arg$\underset{\hat{s}\left(t\right)}{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}{\left|s\left(t\right)-\hat{s}\left(t\right)\right|}^{2}$

式(2)中:$\hat{s}$(t)=F[x(t)]为估计的目标信号,损失函数通过度量目标信号与模型输出之间的误差,用以指导模型的优化训练。

1.2 总体架构设计

HWT框架的整体架构如图1所示,主要包括频域分解模块、双分支Transformer模块和多级特征聚合模块三个核心部分。首先,频域分解模块基于DWT,将原始信号x(t)分解为不同频段的多尺度分量,以便突出目标信号与耦合噪声的频率特性差异。随后,分解后的信号被送入双分支Transformer模块,其中局部分支用于提取耦合噪声的局部高频特性,全局分支用于捕捉目标信号的时间-频率长程依赖关系。最后,多级特征聚合模块(multi-level feature aggregation module,MFAM)将不同频段和特征分支的输出进行深度融合,生成时频域动态掩码,用于精准分离目标信号与耦合噪声。通过这种分层处理流程,HWT框架能够有效降低频率混叠的影响,增强局部与全局特征建模能力,同时提高信号分离的精度和模型的泛化性能。

1.3 频域分解模块

频域分解是HWT框架的第一步,旨在利用DWT将原始信号x(t)为不同频段的多尺度分量[26-27]。DWT的数学定义为

${W}_{\psi }(a,b)={\int }_{-\infty }^{+\infty }x\left(t\right){\psi }_{a,b}\left(t\right)\mathrm{d}t$

式(3)中:ψa,b(t)=$\frac{1}{\sqrt{a}}$ ψ$\left(\frac{t-b}{a}\right)$为母小波函数的缩放和平移形式,其中ψ(·)为母小波;a>0为尺度参数,用于控制频率分辨率;b 为平移参数,用于调整时间位置。

DWT的这种多分辨率分析特性能够有效将信号分解为不同的频段,并实现时间-频率局部化。在VSP数据处理中,DWT用于将输入信号x(t)分解为低频分量xlow(t)和多个高频分量{${x}_{\mathrm{h}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}}^{i}$(t)${\}}_{i=1}^{N}$,其分解表达式为

$\mathrm{x}\left(\mathrm{t}\right)={x}_{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{w}}\left(\mathrm{t}\right)+\stackrel{N}{\sum _{i=1}}{x}_{\mathrm{h}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}}^{i}\left(t\right)$

式(4)中:低频分量xlow(t)主要包含目标信号的整体趋势信息,而高频分量{${x}_{\mathrm{h}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}}^{i}$(t)}则反映了耦合噪声的局部干扰特性。通过这种多尺度分解,DWT可以将目标信号和耦合噪声在频域上进一步区分,从而为后续的特征建模提供更加清晰的频谱表达。

1.4 双分支Transformer模块

双分支特征建模模块是HWT框架的核心,用于分别提取局部特征和全局特性,以应对耦合噪声复杂的频谱特性和目标信号的时频依赖。

1.4.1 局部分支

局部分支通过窗口化机制对高频分量{${x}_{\mathrm{h}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}}^{i}$(t)}进行分片处理,提取细粒度的时间-频率特性[28-29]。具体而言,首先将高频分量按照窗口长度 L 切分为多个子序列$\left\{{x}_{\mathrm{h}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}}^{i}\right({t}_{k}{\left)\right\}}_{k=1}^{K}$,随后输入局部Transformer模块,可表示为

${H}_{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{i}$=Transformerlocal[${x}_{\mathrm{h}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}}^{i}$(tk)]

式(5)中:${H}_{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{i}$第i个局部特征分支的输出特征。

该模块通过自注意力机制(Self-attention)在局部时间窗口内捕捉高频耦合噪声的细节特性,有效增强耦合噪声辨识度。

1.4.2 全局分支

全局分支聚焦于低频分量xlow(t)的长程依赖关系,利用多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism,MHSA)捕捉目标信号的时序和频谱相关性。MHSA的计算过程为

Hglobal=softmax$\frac{Q{K}^{\mathrm{T}}}{\sqrt{{d}_{K}}}$V

式(6)中:Hlocal为全局分支的输出特征;softmax为归一化函数;dK为键向量的维度;Q、K、V分别为查询、键和值矩阵,具体表示为

Q=WQxlow, K=WKxlow, V=WVxlow

式(7)中:WQ、WK、WV分别为Q、K、V矩阵的权重。

全局分支通过对时序全局关系的建模,增强了目标信号与耦合噪声的区分能力。

1.5 多级特征聚合模块

MFAM用于整合DWT分解的频域特征与双分支输出的局部与全局特性。MFAM的核心思想是通过动态加权机制将不同尺度的特征融合到一个统一的表示中。融合特征的数学表示为

${H}_{\mathrm{f}\mathrm{u}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}}=\stackrel{N}{\sum _{i=1}}{w}_{i}{H}_{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{i}+{w}_{\mathrm{g}\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{a}\mathrm{l}}{H}_{\mathrm{g}\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{a}\mathrm{l}}$

式(8)中:wi和wglobal分别为第i个局部特征分支、全局特征分支的动态学习的加权系数,自动调节各特征分量的贡献。通过这种融合机制,MFAM有效提升了信号分离的精度。

1.6 动态掩码生成与信号分离

HWT框架在特征提取方面采用MFAM模块,通过加权机制对不同尺度的特征信息进行融合,并结合编码器的输出信息,以提高信号的重构能力。MFAM 主要通过多个尺度的数据增强模块对双分支 Transformer 提取的信息进行加权,从而提升模型对不同噪声特性的适应能力。此外,在多级特征聚合后的解码过程中,引入交叉注意力机制以进一步增强局部与全局特征的融合能力。该机制利用编码器输出特征Hfusion作为参考信息,通过注意力计算对解码器的输入特征进行加权,从而在信号恢复过程中保留更完整的有效信息,并提升 VSP 数据去噪的准确性。HWT 框架的最终信号恢复函数可以表示为

M(t,f)=σ[Hfusion(t,f)]

式(9)中:σ(·)为ReLU激活函数;t为时间;f为频率;动态掩码M(t,f)的值范围为[0,1],用于对输入信号的不同时频成分进行加权。

分离后的目标信号可以通过式(10)得到。

$\hat{s}$(t,f)=M(t,f)x(t,f)

式(10)中:x(t,f)为原始输入信号的时频域表示;$\hat{s}$(t,f)为分离后的目标信号。

动态掩码生成策略通过时频约束显著提升了信号分离的鲁棒性和精度,尤其在复杂频谱重叠的场景下,能够有效避免目标信号的泄漏和噪声残留问题。相比传统固定阈值滤波方法,该策略具有自适应性强和分离精度高的显著优势。

1.7 损失函数

为优化模型性能,HWT框架设计了一种联合损失函数L,包括信号还原损失 Lrec和掩码约束损失Lmask。联合损失函数的数学表达式为

L=αLrec+βLmask

式(11)中:α和β为权重参数,用于平衡信号还原损失与掩码约束损失的贡献;信号还原损失Lrec用于最小化分离信号$\hat{s}$(t)与目标信号s(t)的误差,其定义为

Lrec=${\left|s\left(t\right)-\hat{s}\left(t\right)\right|}^{2}$

该项损失能够确保分离信号与目标信号之间的高相似性,从而提升模型的信号恢复能力。掩码约束损失Lmask用于约束生成掩码 M(t,f)与真实掩码Mtrue(t,f)之间的相似性,其定义为

Lmask=${\left|M(t,f)-{M}_{\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{u}\mathrm{e}}(t,f)\right|}^{2}$

式(13)中:Mtrue(t,f) 为根据已知目标信号生成的理想掩码。

通过优化该损失项,可以显著提升掩码生成的准确性,进而增强信号分离的精度。联合损失函数的设计不仅考虑到目标信号的还原能力,还充分约束了模型对动态掩码的生成质量,从而实现目标信号与干扰噪声的精准分离。实验结果表明,该损失函数能够有效提升HWT框架的训练效率和分离效果。

2 实例应用

用于评估所提出的HWT网络框架的实验设置和结果如下。通过与现有方法的比较,以及在合成数据和实际数据上的应用,验证HWT在耦合噪声压制上的有效性和优越性。

2.1 性能指标

实验采用信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)来量化不同方法在耦合噪声压制中的性能,计算公式为

SNR=20lg$\left(\frac{{\left|X\right|}_{\mathrm{F}}}{{\left|\hat{X}-X\right|}_{\mathrm{F}}}\right)$

式(14)中:X为原始无噪声信号;$\hat{X}$为去噪后的信号;${\left|·\right|}_{\mathrm{F}}$为 Frobenius范数。

SNR越高,表明去噪效果越好,信号保真度越高。选择SNR作为性能指标是因为它能够直接反映去噪算法在压制噪声的同时,对有用信号的保留程度。

2.2 对比算法

为了验证 HWT 框架的性能,将其与以下几种经典和先进的算法进行比较。

(1)RPCA 采用基于频率的方法,利用核范数近似噪声数据的低秩表示,并使用L1范数约束来估计和消除稀疏的、不规则噪声[30]。

(2)MF 滤波器应用于数据斜率方向,有效地保留信号能量。因此,MF 滤波器能够比单步中值滤波更有效地压制强烈的、不规则噪声[31]。

(3)IRDCAE 模型结合了鲁棒主成分分析 (robust principal component analysis,RPCA) 的框架与深度卷积自编码器 (deep convolutional autoencoder,DCAE) 的强大非线性特征学习能力,旨在从受损数据中恢复干净信号。

选择这些对比算法的原因是:它们代表了 VSP 数据去噪领域的常见方法,并且具有一定的代表性。RPCA 是一种经典的低秩稀疏分解方法,可以有效分离信号和噪声。MF 擅长处理复杂混合噪声,而IRDCAE是目前深度学习模型中VSP数据去噪的SOTA算法。

2.3 网络参数

为了评估HWT框架在VSP数据噪声衰减任务中的表现,对网络结构及超参数进行了详细设计与优化。实验中,采用Adam优化器进行优化,初始学习率设定为1×10-3,并在训练过程中使用学习率衰减策略。最大迭代次数设定为200轮,每个批次的训练数据大小为64。HWT网络包含DWT模块与Transformer模块,其中DWT模块 采用4级小波分解,每级采用Daubechies 4(db4)小波基函数,并对分解出的高频分量进行去噪处理。Transformer模块每个层注意力机制头数设定为8,隐藏层维度设定为512,并采用ReLU激活函数。MFAM模块设定不同尺度的融合权重,实验中通过交叉验证确定最优权重组合。此外,实验数据在训练前进行了归一化处理,并采用数据增强策略,包括增加高斯噪声和信号翻转,以提升模型的泛化能力。所有实验均在NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU上进行,并使用PyTorch框架实现。超参数均通过实验调优,以确保模型的最佳性能。

2.4 合成数据验证

进行合成实验以验证所提出的HWT模型的有效性。实验基于科罗拉多矿业学院储层表征项目在其 Postle Field 研究区域最初生成的模拟VSP数据集。利用该工作流程,生成了5 000 组VSP数据,并选取4 500组合成数据集进行模型训练,并使用剩余的500组数据进行验证。明确地将耦合噪声添加到干净的模拟VSP数据中,并且具有比实际VSP数据更强的噪声幅度。图2显示了被耦合噪声严重干扰的VSP剖面、无噪声的VSP剖面以及耦合噪声,从图2(c)耦合噪声剖面可以看出,耦合噪声产生于固定深度井段,且持续整个时间,从有效信号初至达到之前就已经发生,能量强且无明显衰减,对于初至拾取和波场分离影响明显。

图3中给出的剖面图描述了为评估4种方法而进行的实验结果: RPCA、MF、IRDCAE和提出的 HWT方法。从图3中可以看到,所提出的HWT 模型对于初至前方的噪声压制更干净,对于有效信号中的耦合噪声压制更彻底,综合来看对于耦合噪声压制效果更好,而 RPCA、MF、IRDCAE方法的结果显示出残留噪声,对有效信号干扰仍然很大。

为了进一步说明HWT方法的耦合噪声衰减效果,采用原始信号与去噪后信号相减的方法计算得到绝对误差,即为去除的噪声,图4给出了不同去噪方法得到的绝对误差的对比,其中RPCA、MF和IRDCAE方法在去除的噪声中包含有效信号,对有效信号噪声损伤,从而降低了其噪声压制性能。其次,耦合噪声产生于固定井段,随时间并无明显衰减,如图4所示, RPCA、MF和IRDCAE方法去除的噪声在时间上能量前后整体不一致,表明未能较彻底去除耦合噪声,存在一定残留,图3可见明显残留噪声。相比之下,所提出的HWT方法有效地保留了有效信号,同时减少了额外的、不规则的耦合噪声。

图5展示了4种方法在训练过程中损失值(Loss)和SNR随迭代次数的变化曲线。可以看出,4种方法在训练25 次之后,损失函数均明显下降,但是采用HWT模型去噪后信号的信噪比明显高于其他方法,在迭代200次后4种方法的损失函数趋于稳定,网络训练达到最优,此时采用HWT模型去噪后的剖面的信噪比更高。由此可见,HWT网络相比于其他3种SOTA算法能够取得更好的耦合噪声衰减效果。

2.5 实际数据应用

为了进一步验证模型的泛化能力,在实际VSP数据上进行了测试。训练过程中同时使用了5 000组合成数据,噪声为模拟生成和实际耦合噪声。目前塔里木油田共采集了820口零井源距VSP数据和19口Walkaway-VSP数据,零井源距VSP有384口井存在耦合噪声,Walkaway-VSP是基于大阵列检波器采集,检波器推靠质量不易控制,导致耦合噪声发育。针对含噪声中的300口VSP井,利用初至对有效信号进行切除得到真实耦合噪声,利用该真实耦合噪声作为样本标签,合成耦合噪声。为了模拟不同强度的耦合噪声干扰,分别设置了30%、50%和70%的噪声强度,从而构建了多样化的训练样本,最终形成了15 000组样本。图6为塔里木油田两口未加入训练的零井源距VSP原始数据,A井和B井分别为塔北地区和库车地区的实际VSP井,受采集影响在不同深度段存在明显的耦合噪声,对后续速度、品质因子(Q)等地球物理参数求取和上行波场分离造成干扰,需要开展针对性处理,对不同深度段的耦合噪声进行去除。

图7和图8分别展示了针对图6的A、B两口实际零井源距VSP井,采用实验评估的四种方法(RPCA、MF、IRDCAE和提出的HWT方法)进行去噪得到的处理结果,左边是噪声压制后的剖面,右边是去除的噪声结果。从结果来看,HWT模型在两口实际零井源距VSP剖面中有效去除了固定深度段发育的耦合噪声,去噪之后的剖面基本不含耦合噪声,有效信号的能量更加均匀,基于该去噪结果可以开展高精度的拾取初至和高保真的波场分离,基于初至能量计算的Q和真振幅恢复(TAR)更加可靠;在噪声剖面中不含有下行和透射的效信号,噪声记录干脆;而RPCA、MF以及IRDCAE方法的处理结果中仍有明显的残余噪声,对固定深度段的耦合噪声压制不彻底,在噪声剖面中均不同程度的含有反射波等有效信号,特别是对有效信号的高频段损伤严重,去噪效果不如提出的HWT方法。

图9展示了4种方法在训练过程中损失值(Loss)随着迭代次数变化的曲线。通过对比可以发现,HWT网络相较于其他3种先进算法(RPCA、MF、IRDCAE),在收敛速度和效果上都有显著优势。

3 结论

从理论正演模型和实际数据出发,通过与传统去噪方法对比,深入讨论了混合小波-Transformer(HWT)去噪方法的原理和对垂直地震剖面(VSP)数据中的耦合噪声压制效果,得出如下结论。

(1)HWT框架通过结合DWT和双分支Transformer架构,有效解决了传统方法在高频干扰和频率重叠情况下的局限性,显著提升了VSP数据信噪比和信号分离精度。

(2)局部分支精细提取高频特征以压制干扰信号,全局分支捕捉长程依赖关系以减少混叠,同时MFAM深度融合局部与全局特性,能进一步提高去噪效果。

(3)研究结果验证了基于HWT框架的耦合噪声压制方法在合成数据和实际VSP数据上的优越性能,该方法具备较高的计算效率和鲁棒性,为复杂井筒环境中的地震勘探提供了精准、自动化的预处理工具。

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基金资助

国家自然科学基金(42474168)

中国石油天然气集团有限公司超深层复杂油气藏勘探开发技术研发中心科技创新基金(RDCUD2024-CX01-03)

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