油气勘探是攸关国家安全和发展的重点领域,随着常规油气资源勘探成熟度持续提升,勘探目标逐步转向深层、超深层等领域。垂直地震剖面(Vertical Seismic Profile,VSP)技术是一种地面激发、井中接收的井筒物探技术。与常规地面地震勘探技术相比,VSP技术采集到的地震资料波场信息丰富且衰减较小。但是传统VSP技术常用的电子检波器接收系统受限于高温高压、成本较高以及灵敏度等问题,难以实现深层部署。基于弱光纤布拉格光栅(weak fiber Bragg grating,w FBG)阵列的分布式声波传感(Distributed Acoustic Sensing,DAS)系统由于耐高温高压、道间距小、一次激发全缆接收等优点,被应用于深层油气勘探。然而由于光纤材质以及脉宽等因素影响,基于w FBG的DAS VSP地震数据质量受到衰落噪声和台阶信号的干扰。针对该问题,本文提出了一种基于多尺度残差注意力网络(Multi-Scale Residual Attention Network,MRANet)的方法以实现衰落噪声抑制与信号平滑。本文主要的研究工作和结论如下: (1)基于w FBG的DAS VSP传感原理的研究。本文公式推导阐明了DAS技术原理及基于w FBG的DAS VSP数据采集原理;分析了衰落噪声及台阶信号的产生机理和特点;介绍了基于卷积神经网络的去噪平滑原理。通过对相关技术理论的推导,明确了技术的原理和实现方法。 (2)构建了包含无噪声的平滑数据与含衰落噪声的台阶数据的合成数据集。构建二维地层模型进行仿真,获得无噪声的平滑数据;设计了一种分组均值方法以模拟台阶信号;引入了实际的衰落噪声生成包含衰落噪声的台阶数据。 (3)搭建了多尺度残差注意力网络(Multi-Scale Residual Attention Network,MRANet)以抑制衰落噪声并平滑台阶信号。该网络采用多尺度金字塔特征提取(Multi-Scale Pyramid Feature Extraction,MSPFE)模块捕捉地震信号连续性的全局特征,使用全尺度跳跃连接和Sim AM提高网络提取地震信号的能力。通过训练网络,得到了含衰落噪声的台阶数据到无噪声平滑数据的映射关系模型。此外,进行了消融实验以证实多尺度跳跃连接、Sim AM和MSPFE模块对MRANet性能的提升作用。 (4)建立了数据处理结果评价体系。本文使用信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)评估网络的去噪效果;用结构相似度(Structural similarity index measurement,SSIM)评估网络对于信号整体结构的恢复能力,并提出一种拟合平滑度(Fitting smoothness,FS)用于评估网络对于台阶状数据的局部平滑效果。由于野外DAS VSP数据没有标准图像作为计算标准,本文提出估计SNR和FS作为衡量网络对野外DAS VSP数据的处理效果。 (5)使用合成地震记录和野外地震记录验证了MRANet在数据处理中的性能。在合成数据上,MRANet实现了13.125 d B的信噪比改善,SSIM从0.933增加到0.995,FS从0.981升高到0.99,在三项指标上均优于对比方法。在实际的野外地震数据上,MRANet对三组数据分别实现了10.668 d B、13.859 d B、16.916 d B的SNR提升,SNR和FS均取得最优表现。 (6)讨论与展望。证明了使用的SSIM+L1损失在提升SNR、恢复信号结构方面的优势;通过模拟实验比较了网络在处理不同强度衰落噪声时的性能,为实际应用中针对不同噪声水平条件选择最优处理算法提供了重要参考。