本技術涉及石油勘探，特別涉及一種地震數據的處理方法、裝置及設備。

背景技術：

1、鬼波場包括震源鬼波場以及檢測器端鬼波場。其中震源鬼波場，通常是由于在海洋地震采集中震源位于海面以下，由于海水與空氣的分界面產生的強波阻抗界面，海面反射系數非常接近于-1，因此，在海面上，震源波場的上行部分變為下行波場，即震源鬼波場。檢波器端鬼波場則是整個上行波場的海面反射。鬼波的存在會嚴重限制地震勘探的頻帶寬度、降低地震資料的信噪比。

2、目前，對于鬼波壓制的研究通過傳統算法，例如基于褶積、射線追蹤和波動方程等對鬼波進行壓制；以及基于神經網絡，例如深度卷積神經網絡、殘差神經網絡等對鬼波噪聲進行壓制。但是均未對震源端鬼波和檢波器端鬼波進行區分，未能實現震源端鬼波的有效壓制。

3、針對地震數據中的鬼波噪聲的壓制，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現思路

1、本技術實施方式的目的是提供一種地震數據的處理方法、裝置及設備，以解決無法有效壓制地震數據中的鬼波噪聲的問題。

2、為解決上述技術問題，本說明書第一方面提供了一種地震數據的處理方法，包括：

3、獲取目標區域的共炮點道集的地震數據，其中，地震數據包括震源端鬼波數據和檢波器端鬼波數據；

4、對所述地震數據進行校正處理，得到校正后的地震數據；

5、將校正后的地震數據進行歸一化處理后，分別輸入預先訓練的鬼波壓制模型，輸出檢波器端鬼波壓制后的第一地震數據和震源端鬼波壓制后的第二地震數據；

6、將所述第二地震數據進行反歸一化處理以及反校正處理，得到所述目標區域鬼波壓制后的目標地震數據。

7、在一些實施例中，將校正后的地震數據進行歸一化處理后，輸入預先訓練的鬼波壓制模型，輸出檢波器端鬼波壓制后的第一地震數據和震源端鬼波壓制后的第二地震數據，包括：

8、校正后的地震數據進行歸一化處理后，輸入預先訓練的鬼波壓制模型，輸出檢波器端鬼波壓制后的第一地震數據；

9、將第一地震數據輸入預先訓練的鬼波壓制模型，輸出震源端鬼波壓制后的第二地震數據。

10、在一些實施例中，訓練得到所述鬼波壓制模型包括：

11、獲取共炮點道集的歷史地震數據，所述歷史地震數據中包括震源端歷史鬼波數據和檢波器端歷史鬼波數據；

12、對所述歷史地震數據進行校正處理，得到校正地震數據；

13、采用基于稀疏反演的鬼波壓制方法，對校正地震數據中的檢波器端歷史鬼波數據進行鬼波壓制，得到鬼波壓制后的校正地震數據；

14、對鬼波壓制后的校正地震數據進行稀疏采樣后作為標簽數據，以模擬震源端鬼波壓制后的共檢波點道集數據；

15、將校正地震數據和標簽數據進行歸一化處理，將歸一化后的校正地震數據和標簽數據作為訓練數據；

16、將訓練數據輸入初始神經網絡模型進行訓練，得到所述鬼波壓制模型。

17、在一些實施例中，對所述歷史地震數據進行校正處理，得到校正地震數據，包括：

18、對所述歷史地震數據進行深度差校正，并按照預設比例從深度差校正后的歷史地震數據中選取滿足預設條件的單炮地震數據作為校正地震數據。

19、在一些實施例中，將訓練數據輸入初始神經網絡模型進行訓練，得到所述鬼波壓制模型，包括：

20、將歸一化后的校正地震數據輸入所述初始神經網絡模型，得到所述初始神經網絡模型的實際輸出，并計算所述實際輸出與所述標簽數據之間的距離；

21、基于所述距離和所述實際輸出對所述初始神經網絡模型的參數進行調整，直至所述距離滿足預設距離閾值，停止訓練，得到所述鬼波壓制模型。

22、在一些實施例中，所述初始神經網絡模型包括生成器和鑒別器；

23、相應的，將歸一化后的校正地震數據輸入所述初始神經網絡模型，得到所述初始神經網絡模型的實際輸出，并計算所述實際輸出與所述標簽數據之間的距離，包括：

24、將所述歸一化后的校正地震數據輸入所述生成器，采用所述生成器對所述歸一化后的校正地震數據進行特征提取，并基于特征提取結果生成無噪地震數據；

25、將所述無噪地震數據和所述標簽數據輸入所述鑒別器，判斷所述無噪地震數據是否匹配于所述標簽數據，并將判斷結果反饋至所述生成器；

26、計算所述無噪地震數據和所述標簽數據之間的距離，并將所述距離反饋至所述生成器；

27、相應的，基于所述距離和所述實際輸出對所述初始神經網絡模型的參數進行調整，包括：

28、基于所述判斷結果和所述距離，對所述生成器和所述鑒別器進行參數調整。

29、在一些實施例中，所述生成器包括n個編碼模塊、n個解碼模塊、n個跳躍連接層和殘差模塊，所述編碼模塊與所述解碼模塊一一對應；

30、所述編碼模塊用于對輸入的數據進行編碼處理，所述解碼模塊用于對

31、所述跳躍連接層用于連接編碼模塊的輸出以及與編碼模塊對稱分布的解碼模塊的輸入；

32、所述殘差模塊用于連接所述生成器的輸入以及第n個解碼模塊的輸出。

33、在一些實施例中，所述鑒別器包括多個卷積模塊和判別模塊，用于對輸入到卷積模塊的數據進行卷積處理，所述卷積模塊用于對輸入的數據進行特征提取，所述判別模塊用于基于多個卷積模塊特征提取結果判斷所述無噪地震數據是否匹配于所述標簽數據，并將判斷結果作為鑒別器的輸出。

34、本說明書第二方面提供了一種地震數據的處理裝置，包括：

35、數據獲取模塊，用于獲取目標區域的共炮點道集的地震數據，其中，地震數據包括震源端鬼波數據和檢波器端鬼波數據；

36、數據預處理模塊，用于對所述地震數據進行校正處理，得到校正后的地震數據；

37、鬼波壓制模塊，用于將校正后的地震數據進行歸一化處理后，分別輸入預先訓練的鬼波壓制模型，輸出檢波器端鬼波壓制后的第一地震數據和震源端鬼波壓制后的第二地震數據；

38、目標數據確定模塊，用于將所述第二地震數據進行反歸一化處理以及反校正處理，得到所述目標區域鬼波壓制后的目標地震數據。

39、本說明書第三方面提供一種電子設備，包括：存儲器和處理器，所述處理器和所述存儲器之間互相通信連接，所述存儲器中存儲有計算機指令，所述處理器通過執行所述計算機指令，從而實現第一方面任一項所述方法的步驟。

40、本說明書第四方面提供一種計算機存儲介質，所述計算機存儲介質存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被執行時實現第一方面任一項所述方法的步驟。

41、本說明書實施例提供的地震數據的處理方法，通過獲取目標區域的共炮點道集的地震數據，其中，地震數據包括震源端鬼波數據和檢波器端鬼波數據；對地震數據進行校正處理，得到校正后的地震數據；將校正后的地震數據進行歸一化處理后，分別輸入預先訓練的鬼波壓制模型，輸出檢波器端鬼波壓制后的第一地震數據和震源端鬼波壓制后的第二地震數據；將第二地震數據進行反歸一化處理以及反校正處理，得到目標區域鬼波壓制后的目標地震數據。本技術中通過對地震數據進行校正處理，將地震數據中對應檢波器端的地震數據校正到震源端，并將處理后的地震數據輸入預先訓練的鬼波壓制模型中，可以同時實現對地震數據中檢波器端鬼波噪聲和震源端鬼波噪聲的有效壓制，并且本技術可以區分地震數據中震源端和檢波器端的鬼波數據，通過預先訓練好的鬼波壓制模型進行鬼波壓制，不受地震數據觀測系統的限制，在鬼波壓制過程中減少人工干預，能夠快速、高效、準確地實現對震源端和檢波器端的鬼波噪聲的壓制。