地震数据重建：物理模型与数据驱动的融合之路

摘要

地震勘探中，环境、经济等因素会导致地震采集数据缺失，严重影响后续成像结果，因此地震数据重建是获取高精度地下成像的关键处理环节之一。针对地震数据重建问题，我们梳理了相关方法的发展脉络，并展望未来发展趋势。首先介绍地震数据采集和重建问题的数学模型，随后将现有方法划分为三大类进行综述：(1)基于物理先验的模型驱动方法；(2)基于数据特征学习的数据驱动方法；(3)二者融合的数据模型双驱动方法。重建方法从依赖单一物理先验的方向到与数据特征深度融合的方向发展。地震数据重建技术的未来可能聚焦于时移地震数据重建、多模态数据融合重建、重建结果的可靠性分析等方向。

关键词

地震数据重建 / 模型驱动 / 数据驱动 / 数模双驱动 / 深度学习

基金资助

地球深部探测与矿产资源勘查国家科技重大专项（2024ZD1002700）; 国家自然科学基金项目（42574172,42574171）; 黑龙江省优秀青年基金（YQ2024D010）; 中央高校基本科研业务费（XNJKKGYDJ2024009,HIT.OCEF.2023029）