CN113592000A - 基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术 - Google Patents

基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术 Download PDF

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Abstract

本发明涉及勘探地球物理技术领域，具体涉及基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术；包括以下步骤：S1、准备数据，收集叠后地震数据以及对应的裂缝标签图，S2、构建网络，定义生成器和判别器，以及计算的损失函数，S3、将叠后地震数据作为生成器的原材料，生成对应的裂缝特征图，进入判别器与真实对应标签进行比对，S4、提取建立好的网络中的生成器，S5、输入不同的叠后地震数据，通过生成器实现对应的裂缝展布预测和样本扩充；本发明引入了卷积对抗神经网络，卷积对抗神经网络能够自动生成数据来扩充数据集，包含了生成器和判别器，通过博弈的方式进行训练，训练好的生成器可以用于裂缝预测，也可以实现样本扩充。

Description

基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术
技术领域
本发明涉及勘探地球物理技术领域，具体涉及基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术。
背景技术
在勘探地球物理领域中，准确的裂缝预测一直是研究的难点和重点，随着人工智能时代的到来，很多问题都迎刃而解。但是这些问题都建立在有充足的样本信息特征上，而勘探地震中，虽然数据量很大，但是样本参数都很少，比如500km2的研究工区中，有且只有一两口已钻探井位，对地下情况实际资料甚少。而目前大多数裂缝预测技术都是从已知推未知，通过已知裂缝发育情况，再对数据进行处理，通过曲率，方位反演，相干等属性来确定裂缝发育情况，但是往往会因为信号中存在的误差造成准确性降低。
综上所述，研发基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，仍是勘探地球物理技术领域中急需解决的关键问题。
发明内容
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明的目的在于提供基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，本发明引入了卷积对抗神经网络，卷积对抗神经网络能够自动生成数据来扩充数据集，包含了生成器和判别器，通过博弈的方式进行训练，训练好的生成器可以用于裂缝预测，也可以实现样本扩充。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，包括以下步骤：
S1、准备数据，收集叠后地震数据以及对应的裂缝标签图。
S2、构建网络，定义生成器和判别器，以及计算的损失函数。
S3、将叠后地震数据作为生成器的原材料，生成对应的裂缝特征图，进入判别器与真实对应标签进行比对。
S4、提取建立好的网络中的生成器。
S5、输入不同的叠后地震数据，通过生成器实现对应的裂缝展布预测和样本扩充。
本发明进一步设置为：在所述步骤S2中，所述构建网络包括定义GAN网络的目标、定义生成器的输入和输出、定义判别器的输入和输出以及定义生成器和判别器的网络架构。
本发明进一步设置为：所述定义GAN网络的目标是指叠后地震数据作为生成器原材料，生成对应的裂缝展布形态。
本发明进一步设置为：所述定义生成器的输入和输出是指生成器的输入为叠后地震数据，生成器的输出为生成的裂缝展布信息。
本发明进一步设置为：所述定义判别器的输入和输出是指判别器判断一个输入的结果是真实的结果还是假的结果，判别器的输入为真实的裂缝展布和假的裂缝展布，判别器的输出为输出的裂缝展布是真实裂缝展布的概率。
本发明进一步设置为：所述定义生成器和判别器的网络架构是指输入为一个地震数据z，输出为生成的裂缝展布。
本发明进一步设置为：在所述步骤S2中，所述损失函数的公式为：loss＝minGmaxDV(D,G)＝Ex-Pdata(x)[logD(x)]+Ez-Pz(z)[log(1-D(G(Z)))]，其中，D(x)表示x是裂缝展布形态概率，D(x)∈[0,1]，x-Pdata(x)表示x是真实的裂缝展布数据，z-Pz(z)表示z是叠后地震数据，G(z)表示将叠后数据输入生成器后生成的裂缝展布图。
本发明进一步设置为：在所述步骤S3中，进行对比时，判别为假返回生成器，修改生成器，再进行生成循环，不断的修改判别器和生成器，直到最后生成与实际标签数据对应的数据为止。
有益效果
采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
(1)、本发明通过博弈的方式实现裂缝预测，大大提高了裂缝预测的准确性。
(2)、本发明通过博弈的方式对生成器不断的提升，并且以叠后地震数据作为输入，而不是随机变量，提高了算法的可靠性。
(3)、本发明训练好的生成器能够直接的生成对应的裂缝展布信息，提升解释效率，扩充样本数量。
附图说明
图1为基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术的流程图；
图2为基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术中生成器的网络结构图；
图3为基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术的实际算例图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1
请参照图1所示，基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，包括以下步骤：
步骤一、准备数据，收集叠后地震数据以及对应的裂缝标签图。
步骤二、构建网络，定义生成器和判别器，以及计算的损失函数。
所述构建网络包括定义GAN网络的目标、定义生成器的输入和输出、定义判别器的输入和输出以及定义生成器和判别器的网络架构。
定义GAN网络的目标是指叠后地震数据作为生成器原材料，生成对应的裂缝展布形态。
定义生成器的输入和输出是指生成器的输入为叠后地震数据，生成器的输出为生成的裂缝展布信息。
定义判别器的输入和输出是指判别器判断一个输入的结果是真实的结果还是假的结果，判别器的输入为真实的裂缝展布和假的裂缝展布，判别器的输出为输出的裂缝展布是真实裂缝展布的概率。
定义生成器和判别器的网络架构是指输入为一个地震数据z，输出为生成的裂缝展布。
生成器的网络结构如图2所示，从左到右分别是输入和输出。输入为一个地震数据z，输出为生成的裂缝展布。
地震数据z首先进行全连接映射到一个比较长的向量，然后进行reshape操作生成大小为4×4通道数木为1024的三维矩阵，此时这个矩阵就可以当做某个卷积层的输出。之后对这个矩阵进行反卷积操作，逐渐倍增矩阵的长和宽，同时通道数目逐渐减少，到最后的裂缝展布信息。
模型结构：
1)、pooling层使用convolutional层替代；
判别器上使用stride convolution；
生成器上使用fractional-stride convolutional(反卷积)。
2)、生成器和判别器都使用batch-normalization；
帮助解决初始化差的问题。
可以使梯度传播到每一层
(BN不应用于输入和输出层)。
3)、移除全连接层，使用global-pooling。
4)、生成器上除了输出层使用tanh之外，其余均使用
Relu。
5)、判别器上使用LeakyRelu。
损失函数的公式为：
loss＝minGmaxDV(D,G)＝Ex-Pdata(x)[logD(x)]+Ez-Pz(z)[log(1-D(G(Z)))]，其中，D(x)表示x是裂缝展布形态概率，D(x)∈[0,1]，x-Pdata(x)表示x是真实的裂缝展布数据，z-Pz(z)表示z是叠后地震数据，G(z)表示将叠后数据输入生成器后生成的裂缝展布图。
分析训练的过程：
对于判别器来说：目标是使得损失函数增大，训练判别器的时候生成器的参数不变。观察第一项：Ex-Pdata(x)[logD(x)]，要想使这一项最大，则要使log D(X)变大，由于log是递增函数，则只要使D(X)变大即可，即让D(X)为1，当数据是真实图像的时候，判别器要尽量判别它为真，也就是100％为真，D(x)输出的值为1。观察第二项：Ez-Pz(z)[log(1-D(G(Z)))]，易得当D(G(Z))＝0的时候可以使第二项最大，当图像为一个随机向量z经过生成器G产生的生成图像G(z)的时候，判别器D要能够认定其为假结果。
对于生成器来说：目标是使得损失函数减小，训练生成器的时候判别器的参数不变化，第一项不包含生成器，所以不变化，观察第二项：Ez-Pz(z)[log(1-D(G(Z)))]，要想使得这一项达到最小，则需要使得D(G(z))＝1即可，由于D不会变化，所以，只能使得随机向量经过生成网络G生成的图像G(z)越来越像真实的裂缝展布，使得当前判别器认为它就是一个真实的结果。
最终的效果就是判别器和生成器相互提升，判别器认证真假的能力和生成器生成裂缝裂缝特征的真实性都越来越高，得到一个可以生成裂缝预测的生成器。
步骤三、将叠后地震数据作为生成器的原材料，生成对应的裂缝特征图，进入判别器与真实对应标签进行比对。
进行对比时，判别为假返回生成器，修改生成器，再进行生成循环，不断的修改判别器和生成器，直到最后生成与实际标签数据对应的数据为止。
步骤四、提取建立好的网络中的生成器。
步骤五、输入不同的叠后地震数据，通过生成器实现对应的裂缝展布预测和样本扩充。
利用网络训练，参照图3所示，a)为原始地震叠后剖面，以及拾取的训练方块图，b)为通过训练好的网络生成器，生成的裂缝展布结果图。
本发明通过博弈的方式实现裂缝预测，大大提高了裂缝预测的准确性，通过博弈的方式对生成器不断的提升，并且以叠后地震数据作为输入，而不是随机变量，提高了算法的可靠性，训练好的生成器能够直接的生成对应的裂缝展布信息，提升解释效率，扩充样本数量。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，包括以下步骤：
S1、准备数据，收集叠后地震数据以及对应的裂缝标签图；
S2、构建网络，定义生成器和判别器，以及计算的损失函数；
S3、将叠后地震数据作为生成器的原材料，生成对应的裂缝特征图，进入判别器与真实对应标签进行比对；
S4、提取建立好的网络中的生成器；
S5、输入不同的叠后地震数据，通过生成器实现对应的裂缝展布预测和样本扩充。
2.根据权利要求1所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，在所述步骤S2中，所述构建网络包括定义GAN网络的目标、定义生成器的输入和输出、定义判别器的输入和输出以及定义生成器和判别器的网络架构。
3.根据权利要求2所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，所述定义GAN网络的目标是指叠后地震数据作为生成器原材料，生成对应的裂缝展布形态。
4.根据权利要求2所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，所述定义生成器的输入和输出是指生成器的输入为叠后地震数据，生成器的输出为生成的裂缝展布信息。
5.根据权利要求2所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，所述定义判别器的输入和输出是指判别器判断一个输入的结果是真实的结果还是假的结果，判别器的输入为真实的裂缝展布和假的裂缝展布，判别器的输出为输出的裂缝展布是真实裂缝展布的概率。
6.根据权利要求2所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，所述定义生成器和判别器的网络架构是指输入为一个地震数据z，输出为生成的裂缝展布。
7.根据权利要求1所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，在所述步骤S2中，所述损失函数的公式为：loss＝minGmaxDV(D,G)＝Ex-Pdata(x)[logD(x)]+Ez-Pz(z)[log(1-D(G(Z)))]，其中，D(x)表示x是裂缝展布形态概率，D(x)∈[0,1]，x-Pdata(x)表示x是真实的裂缝展布数据，z-Pz(z)表示z是叠后地震数据，G(z)表示将叠后数据输入生成器后生成的裂缝展布图。
8.根据权利要求1所述的基于卷积对抗神经网络的裂缝识别技术，其特征在于，在所述步骤S3中，进行对比时，判别为假返回生成器，修改生成器，再进行生成循环，不断的修改判别器和生成器，直到最后生成与实际标签数据对应的数据为止。
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