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申请/专利权人：中国科学院地质与地球物理研究所

摘要：本发明提供了一种地震反射系数和地震子波同时反演的方法及装置，涉及地震反演的技术领域，包括：获取指定工区的地震记录数据，并对地震记录数据进行位置编码，得到目标地震记录数据；提取目标地震记录数据的时空特征，得到指定工区内地震子波的时空特征和地震反射系数的时空特征，对上述时空特征分别进行解码，得到指定工区的地震反射系数和地震子波，该方法利用改进的Transformer网络模型对指定工区的地震记录数据进行处理，且反演之前不需要对地震子波做出任何先验假设，因此，避免了误差累计的问题，有效地缓解了现有技术中存在的地震反射系数反演精度低的技术问题。

主权项：1.一种地震反射系数和地震子波同时反演的方法，其特征在于，应用于改进的Transformer网络模型，所述改进的Transformer网络模型包括：输入层、编码器组件、并列设置的地震反射系数解码器组件和地震子波解码器组件，所述方法包括：所述输入层获取指定工区的地震记录数据，并对所述地震记录数据进行位置编码，得到目标地震记录数据；所述编码器组件提取所述目标地震记录数据的时空特征，得到所述指定工区内地震子波的时空特征和地震反射系数的时空特征；所述地震反射系数解码器组件对所述地震反射系数的时空特征进行解码，得到所述指定工区的地震反射系数；所述地震子波解码器组件对所述地震子波的时空特征进行解码，得到所述指定工区的地震子波；所述方法还包括：获取训练样本集；其中，所述训练样本集中包括多个训练样本，每个训练样本包括：样本地震记录数据，样本地震反射系数和样本地震子波；所述样本地震记录数据为基于所述样本地震反射系数和样本地震子波进行褶积后得到的结果；利用初始神经网络模型对目标训练样本中的样本地震记录数据进行处理，得到预测地震反射系数和预测地震子波；其中，所述目标训练样本表示所述训练样本集中的任一训练样本；将所述预测地震反射系数和所述预测地震子波进行褶积，得到合成地震记录数据；基于所述目标训练样本、所述预测地震反射系数、所述预测地震子波和所述合成地震记录数据，计算预设损失函数的损失函数值；基于所述损失函数值对所述初始神经网络模型进行训练，直至达到预设结束条件，得到所述改进的Transformer网络模型；所述训练样本集中的样本地震记录数据包括以下两种类型：平稳地震记录数据和非平稳地震记录数据；所述平稳地震记录数据的褶积模型表示为：；其中，表示所述平稳地震记录数据，表示所述样本地震反射系数，表示所述样本地震子波，表示可加性噪声；所述非平稳地震记录数据的褶积模型表示为：；其中，表示所述非平稳地震记录数据，表示样本地震反射系数中时刻的地震反射系数，表示样本地震子波的傅里叶变换，表示频率，表示衰减函数，，表示时刻的地层衰减因子，表示虚数单位。

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