基于残差的CBAM-UNet地震数据高分辨处理

摘要

在油气勘探中，高分辨率的地震资料发挥着十分重要的作用。传统的地震数据处理方法如反褶积、反Q滤波等受假设条件的影响，计算比较复杂。深度学习方法通过自动学习数据中的复杂特征，实现了地震资料的高效高分辨率处理，大大提升了计算效率。然而，目前大多数深度学习方法在地震高分辨率处理方面的效果仍然有待提高。为解决这一问题，尝试对U-Net进行改进，加入了残差模块和卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）。通过在U-Net中加入残差模块，可以提升模型的特征提取能力和训练稳定性；引入卷积块注意力模块，可以让模型更好地聚焦于地震数据中的关键特征，从而提升分辨率处理的效果。实际工区的测试表明，该网络对于地震资料的高分辨处理有很好的效果。

关键词

高分辨率 / 深度学习 / 残差模块 / 注意力