地震勘探是地球物理勘探中一个非常关键的环节,在石油资源的勘探开发中至关重要。但是随着勘探开发的不断深入,勘探目标周围的地质条件变得越来越复杂,会遇到更多影响地震数据成像的因素,从而制约了地震资料的处理和分析。利用生成对抗网络等深度学习技术提高地震数据的分辨率,是提升勘探效率和保障能源安全的一种重要手段。论文主要工作内容如下: 首先,针对目前基于生成对抗网络提高地震数据分辨率存在的对复杂地质特征的捕捉不足以及训练的不稳定性,提出了一种在原有Seis GAN的基础上,引入了融合残差网络和注意力机制的方法。其中残差网络的引入有利于减少信息丢失和模糊问题,通过在网络中添加残差连接,在网络更深时也能很好地训练,从而有效提高了地震数据重建的精度。而且注意力机制的应用能够使网络更加关注地震数据中的重要特征,从而能更好地保留地质结构中的细微特征。该网络能够生成更高质量的地震数据。 其次,本文还提出了一种基于空洞卷积和注意力卷积组成的混合卷积生成对抗网络的地震数据图像提高分辨率方法,该方法融合了空洞卷积和注意力卷积技术。空洞卷积通过扩大感受野能有效捕捉图像中的长距离依赖关系,注意力卷积可以通过通道注意力机制增强了模型对重要特征的感知能力。这两种卷积混合能够有效地增强地震图像的纹理细节,减少地震图像的伪影和噪声,为地震数据的分析和处理提供了更为清晰的图像基础。该网络能够在生成较高质量地震数据的同时提高训练速度。 最后,本文还进行了提高地震数据分辨率系统的设计与实现,五个主要模块的设计即前后关联又相互独立,设计开发的系统能够进行相应的地震数据处理功能,该提高地震数据分辨率系统具有一定实用性。 综上所述,本文对基于生成对抗网络的提高地震数据分辨率方法进行研究,实现了两种基于生成对抗网络提高地震数据分辨率方法,并且在相关理论研究的基础上,设计与实现了提高地震数据分辨率系统。