一種MCSEM數(shù)據噪聲壓制方法

摘要： 針對海洋可控源電磁（MCSEM）信號在勘探中極易受各種噪聲干擾， 影響后期反演以及數(shù)據處理準確性的問題， 提出一種注意力機制引導的卷積自編碼器海洋可控源電磁數(shù)據消噪方法. 首先基于自編碼器， 構建基于卷積自編碼器的海洋可控源電磁數(shù)據消噪網絡， 然后根據數(shù)據中存在噪聲的特點對其進行優(yōu)化， 加深網絡深度、 引入注意力機制， 使網絡能更關注數(shù)據中的有效信號特征， 增強特征提取能力， 構建網絡模型， 實現(xiàn)對海洋可控源電磁數(shù)據噪聲的壓制. 實驗結果表明， 在對海洋可控源電磁數(shù)據噪聲壓制中， 該方法比db8小波消噪方法和變分模態(tài)分解消噪方法信噪比更高、 均方誤差更低， 同時應用到實測數(shù)據中仍能較完整地保留信號特征并增加偏移距的可解釋范圍， 證明了該方法在海洋可控源電磁數(shù)據噪聲壓制中的有效性.

關鍵詞： 海洋可控源電磁法； 深度學習； 卷積自編碼器； 注意力機制； 噪聲抑制

中圖分類號： TP391 文獻標志碼： A 文章編號： 1671-5489（2023）04-0929-08

A Noise Suppression Method for MCSEM Data

LI Suyi1， ZHANG Xinyu1， YANG Qiang1， ZHANG Yi1， DIAO Shu2

（1. College of Instrumentation and Electrical Engineering， Jilin University， Changchun 130061， China；

2. School of Control Technology， Wuxi Institute of Technology， Wuxi 214121， Jiangsu Province， China）

Abstract： Aiming at" the problem that marine controlled-source electromagnetic （MCSEM） signals were prone to be interfered by various noises in exploration， which" affected the accuracy of later inversion and data processing， we proposed an attention mechanism-guided convolutional autoencoder marine controlled-source electromagnetic data denoising method. Firstly， based on" the" autoencoder， we constructed a noise suppression network based on convolutional autoencoder for marine controlled-source electromagnetic data. Secondly， we opimized it according to the characteristics of noise in the data， deepened the depth of the network， introduced attention mechanism to make the network pay more attention to the effective signal features in the data， enhanced the feature extraction ability， constructed the network model， and realized the noise suppression of marine" controlled-source electromagnetic data. The experimental results show that this method has higher signal-to-noise ratio and lower mean square error than the db8 wavelet noise suppression method and the variational mode decomposition noise suppression method. Meanwhile， it can still retain the signal features and increase the interpretable range of offset distance in the measured data， which proves the effectiveness of this method in the noise suppression of marine controlled-source electromagnetic data.

Keywords： marine controlled-source electromagnetic method; deep learning; convolutional autoencoder; attention mechanism; noise suppression

隨著全球經濟的高速發(fā)展和陸地資源的逐漸減少， 世界各國開始將資源勘探目光轉向海洋［1］. 海洋可控源電磁法（marine controlled-source electromagnetic method， MCSEM）是利用海底巖石層與油氣層電阻率的不同， 對海底油氣資源進行勘探的新興技術， 目前在海底資源勘探上已取得顯著效果， 提高了鉆井的成功率［2］. MCSEM法不僅可以探測海底油氣儲層， 還可以應用于海底天然氣水合物勘探， 探明其所處的位置以及分布范圍， 從而減少鉆井時導致的資源浪費及施工風險［3］. MCSEM法雖然目前已被廣泛應用， 但在環(huán)境復雜的海洋中， 接收到的電磁信號會受各種噪聲的干擾， 尤其在遠偏移距處， 有效信號的能量水平遠小于噪聲， 嚴重影響了后期的數(shù)據處理與分析［4-5］.

目前， 關于MCSEM消噪方法的研究已取得許多成果. Myer等［6］通過使用短時窗并結合一階差分預白處理方法減少了低頻噪聲的干擾； Tu等［7］使用合成孔徑法有效壓制了噪聲； 李肅義等［8］設計了一種新型小波基消噪方法， 成功抑制了海水的擾動噪聲； 周文強等［9］提出了一種海洋可控源電磁法中大地天然電磁信號（MT）噪聲的評估方法， 可有效評估消噪方法的降噪效果； 劉寧等［10］提出了一種時變雙邊濾波方法， 該方法可較好地去除噪聲， 尤其在中、 遠收發(fā)距處效果明顯； 張鵬飛［11］使用形態(tài)學濾波通過對結構元素的調整壓制了尖峰脈沖噪聲.

噪聲的大小已成為影響MCSEM數(shù)據準確性的重要因素， 當數(shù)據受噪聲影響嚴重時人工將很難判別出有效信息. 因此， 為減少噪聲對MCSEM數(shù)據的影響， 本文提出一種注意力機制引導的卷積自編碼器MCSEM數(shù)據噪聲壓制方法. 首先， 根據海底地層特點建立海底層狀模型， 通過使用不同多樣的參數(shù)增加了模型的真實性， 并將仿真數(shù)據加入隨機噪聲建立含噪數(shù)據集； 其次， 將MCSEM數(shù)據分布轉換為正態(tài)分布， 引入兩個可訓練參數(shù)實現(xiàn)歸一化處理， 加快網絡的運行效率［12-13］； 再次， 利用編碼過程捕捉到的MCSEM數(shù)據特征與權重向量進行對位相乘， 加入注意力機制， 增強網絡對MCSEM有效特征的提取［14-15］； 然后建立注意力機制引導的卷積自編碼器MCSEM數(shù)據噪聲壓制網絡， 對仿真數(shù)據處理， 比較信噪比（signal noise ratio， SNR）以及均方誤差（mean square error， MSE）， 與db8小波消噪方法和變分模態(tài)分解（variational mode decomposition， VMD）消噪方法的噪聲壓制能力做對比； 最后， 將該方法應用到實測數(shù)據中， 通過對比振幅隨偏移距的變化（magnitude versus offset， MVO）曲線證明了本文方法的有效性.

1 MCSEM噪聲分析及仿真模型建立

1.1 噪聲分析

由于海水具有較高的電導率和良好的導電性， 因此海洋可被視為一個低通濾波器， 可使MCSEM信號基本不受外界人文噪聲和場源噪聲的影響， 高頻電磁信號在海水中衰減極快很難到達接收機所在的海底位置［16］. 所以海水可屏蔽多種噪聲的干擾， 但在MCSEM實際勘探時仍會到隨機噪聲、 海水擾動噪聲以及空氣波噪聲等影響（表1）. 其中， 儀器系統(tǒng)本身和系統(tǒng)受隨機干擾是產生隨機噪聲的主要因素， 在遠偏移距處MCSEM信號會變得微弱， 即使噪聲的量級很小也會淹沒數(shù)據的有效特征， 隨機噪聲是影響遠偏移距處信號質量的主要噪聲之一， 所以是本文的主要研究對象.

1.2 MCSEM仿真模型建立

MCSEM發(fā)射信號的發(fā)射方式一般是周期性的脈沖電流連續(xù)激發(fā)方式， 如方波、 三角波、 正弦波等. 在實際MCSEM勘探過程中， 方波發(fā)射信號相比于其他信號更容易產生， 在相同峰值電流的情況下能量最高， 使海底接收機接收的有效信號能量占比提高， 并且具有頻帶寬的優(yōu)點. 但其頻譜能量主要集中于各奇次諧波上， 隨著奇次諧波數(shù)的增大而減小， 且與其自身的諧波數(shù)成反比， 導致探測不同深度的地層效果并不理想. 為解決探測深度受影響的問題， 文獻［17］提出了一種雙對稱的方波， 具有相位可控、 寬頻帶的特點， 可滿足不同的探測深度需求. 因此， 在實際勘探中一般選擇該波形為發(fā)射信號的波形， 如圖1所示.

本文根據MCSEM實際勘探情況建立海底一維有油、 無油均勻層狀介質模型， 如圖2所示. 設置如下勘探仿真參數(shù)： 發(fā)射系統(tǒng)在海底上方50 m處， 沿y軸方向移動， 測線長18 km， 船速為1 m/s； 接收機位于海底即測線正下方2 000 m處， 接收器采樣頻率為10 Hz； 發(fā)射波型是雙對稱方波， 發(fā)射頻率為0.08～0.4 Hz， 其中步長為0.01 Hz. 利用上述仿真參數(shù)， 結合Key［18］提出的一維海底均勻層狀介質模型一維海洋可控源電磁正演程序， 計算不同參數(shù)下的電磁響應以及電磁場振幅隨偏移距變化（MVO）曲線. 該方法是頻率域MCSEM數(shù)據最常用的解釋方法， 可顯示出含有高阻油氣層的電磁異常. 并且在此基礎上加入多種不同信噪比的隨機噪聲， 構建理論含噪數(shù)據集.

2 注意力機制引導的卷積自編碼器MCSEM消噪網絡

2.1 深度卷積自編碼器消噪網絡

自編碼器是一種神經網絡模型， 目標經過編碼過程得到一個向量， 然后將這個中間向量進行解碼輸出， 使輸入樣本與輸出相差較小［19］. 一維卷積神經網絡（convolutional neural network， CNN）近年來被廣泛應用于地球物理領域， 它由卷積層、 池化層、 全連接層等主要部分構成， 其中卷積層是核心， 卷積層的工作原理是卷積核在輸入數(shù)據上逐步移動進行卷積運算， 所以改變卷積核會得到不同的分布特征［20］.

本文針對MCSEM一維含噪數(shù)據使用一維卷積核， 用卷積操作代替自編碼器的普通內積操作后， 將含噪聲的MCSEM數(shù)據作為卷積自編碼器的輸入， 并將其設為x=（x1，x2，…，xn）， 得到卷積后的MCSEM特征映射c， 并通過最大池化層進行降采樣， 用于保留數(shù)據的主要特征以及防止過擬合， 得到降維后的MCSEM特征映射h， 運算過程為

c=σe（Wk*x+Bk），（1）

h=maxpooling（c），（2）其中： Wk和Bk分別是第k個卷積核的權重矩陣和偏差矩陣; *為卷積操作; σe為卷積操作的激活函數(shù)， 本文使用ReLU函數(shù)； maxpooling為最大池化操作. 池化操作會將MCSEM數(shù)據平整化， 通過全連接層得到隱藏層的一維特征向量， 從而學習到與MCSEM數(shù)據中有效信號相關的非線性組合特征. 再利用反卷積操作將隱藏特征重構為消噪后的MCSEM輸出數(shù)據.

為從含噪的MCSEM數(shù)據中提取到更多的有效數(shù)據特征， 將基于卷積自編碼器的MCSEM數(shù)據消噪網絡進行多個堆疊與優(yōu)化即可構建深度卷積自編碼器消噪網絡. 本文構建的深度卷積自編碼器消噪網絡由5個編碼器、 解碼器模塊組成， 其中， 編碼器由一個卷積層、 一個激活層ReLU（用于增強網絡的非線性映射）和一個最大池化層（為防止數(shù)據過擬合）組成， 可以對輸入的含噪MCSEM數(shù)據進行特征提取. 解碼器模塊同理， 由一個上采樣層、 一個反卷積層和一個激活層ReLU組成， 對MCSEM數(shù)據進行重構. 在編碼過程結束后， 為防止數(shù)據的過擬合增加一個Dropout操作.

2.2 注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡的優(yōu)化

在深度卷積神經網絡中， 當增加網絡層數(shù)時， 學習效率、 收斂速率會下降， 訓練時間延長， 并且由于輸入的MCSEM數(shù)據包含隨機噪聲， 在訓練過程中會受隨機噪聲干擾的影響. 因此， 要對深度卷積自編碼器的MCSEM數(shù)據消噪網絡進行優(yōu)化， 本文加入了批歸一化處理和注意力機制.

將隨機噪聲數(shù)據集與其對應的理論數(shù)據集分別以7∶2∶1的比例隨機分為訓練集、 驗證集和測試集. 使用訓練集數(shù)據進行模型訓練， 利用驗證集進行模型參數(shù)的微調， 通過測試集驗證模型的泛化能力. 輸入的含噪MCSEM數(shù)據在經過編碼過程中卷積層、 ReLU、 最大池化和批歸一化處理后提取出MCSEM數(shù)據特征； 為增加有效特征的權重， 引入注意力機制增加對有效特征信號的注意； 在解碼過程經過上采樣層、 卷積層、 ReLU和批歸一化處理后， 對MCSEM數(shù)據進行重構， 輸出消噪后的MCSEM數(shù)據， 本文提出的注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡如圖3所示.

3 MCSEM數(shù)據噪聲壓制實驗

3.1 MCSEM模擬數(shù)據噪聲壓制實驗

在本文構建的理論含噪數(shù)據集中選取一組有高阻地層的MCSEM數(shù)據， 并且對上述數(shù)據進行MVO處理， 為更清晰地看到噪聲對數(shù)據的影響， 本文選取被隨機噪聲影響嚴重的遠偏移距處0～500 s數(shù)據， 如圖4所示. 圖4（A）為含噪時序數(shù)據與理論時序數(shù)據， 由圖4（A）可見， 噪聲已經淹沒了信號的有效形態(tài); 圖4（B）為進行計算得到0～1 500 m的MVO曲線， 由圖4（B）可見， 在遠偏移距處噪聲已經嚴重影響了MCSEM數(shù)據， 從而影響了后期反演以及數(shù)據處理的精度和準確性.

利用本文構建的注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡進行消噪實驗， 為便于觀察將數(shù)據進行放大， 迭代次數(shù)設為100， 學習率設為0.000 1， 圖5（A）為消噪前后的MCSEM數(shù)據， 圖5（B）為消噪后的MCSEM數(shù)據與原始MCSEM數(shù)據對比. 由圖5可見， 該網絡可有效壓制隨機噪聲， 并且消噪后的數(shù)據與理論數(shù)據形態(tài)基本相同.

將該方法應用于計算得到的MVO曲線上， 并且與傳統(tǒng)消噪方法進行對比， 結果如圖6所示， 其中（A）為本文方法的消噪效果， （B）是db8小波消噪效果， （C）是VMD消噪效果. 使用信噪比SNR和均方誤差MSE兩個指標量化評價模型消噪效果. 信噪比SNR計算公式為SNR=20lg∑Nn=1s2（n）x（n）-s（n）2，（10）其中s（n）為含噪的MCSEM數(shù)據， x（n）為理論的MCSEM數(shù)據. 均方根誤差MSE計算公式為

計算數(shù)據集中經過注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡消噪后MCSEM數(shù)據的平均信噪比SNR與均方誤差MSE， 本文方法將MCSEM模擬數(shù)據信噪比從19.45 dB提高到38.93 dB， 均方誤差從0.020 5減小到2.383 5×10-4. 然后分別對db8小波和VMD消噪方法消噪前后數(shù)據的SNR和MSE進行計算， 結果列于表2. 其中， SNR越大， 消噪效果越好； MSE越小， 消噪效果越好. 由表2可見， 本文提出的注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡消噪效果更佳.

3.2 實測MCSEM數(shù)據噪聲壓制實驗

將注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡應用于吉林大學海洋電磁項目組出海所測得一個測點的實測數(shù)據， 進一步驗證本方法的有效性. 為與網絡相匹配， 將實測數(shù)據分段放入網絡中， 圖7（A）為經過注意力機制引導的卷積自編碼器消噪網絡消噪后與原始數(shù)據對比. 由圖7（A）可見， 噪聲嚴重影響了數(shù)據的有效形態(tài)， 但在經過本文提出的網絡消噪后， 大部分噪聲被抑制. 使用經過db8小波和VMD消噪方法處理后的實測MCSEM數(shù)據繪制MVO曲線， 分別如圖7（B）和圖7（C）所示. 圖7（D）為3種消噪方法對比， 由圖7（D）可見， 經注意力機制引導的卷積自編碼器消噪后的MCSEM數(shù)據的MVO曲線可解釋范圍變大， 受噪聲的影響降低， 且效果優(yōu)于其他兩種傳統(tǒng)消噪方法.

綜上所述， 針對MCSEM信號中的噪聲， 本文利用自編碼器與卷積神經網絡構建卷積自編碼器MCSEM數(shù)據消噪網絡， 將上述網絡進行堆疊， 根據信號的特征對網絡進行了優(yōu)化， 并引入注意力機制、 加深網絡深度增強網絡對有效信號的提取能力； 引入批歸一化層加快了網絡的學習效率、 防止數(shù)據過擬合， 并提升網絡的泛化能力， 構建注意力機制引導的卷積自編碼器的MCSEM 數(shù)據消噪網絡. 通過理論含噪數(shù)據測試， 本文方法消噪后的數(shù)據平均SNR由19.45 dB提高到38.93 dB， MSE從0.020 5減小到2.383 5×10-4， 并且與db8小波和VMD消噪方法進行了比較， 通過三者的MVO曲線、 SNR與MSE的對比證明了本文算法可以更好地壓制隨機噪聲； 實測數(shù)據的對比測試結果表明， 注意力機制引導的卷積自編碼器的MCSEM數(shù)據消噪方法可更完整地保留信號特征， 驗證了該方法的有效性， 可為后期數(shù)據處理與反演研究提供高精度數(shù)據.

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（責任編輯： 韓 嘯）

收稿日期： 2022-09-01.

第一作者簡介： 李肅義（1972—）， 女， 漢族， 博士， 教授， 從事海洋電磁數(shù)據處理的研究， E-mail： lsy@jlu.edu.cn. 通信作者簡介： 刁 庶（1986—）， 女， 漢族， 博士， 講師， 從事磁共振探測數(shù)據處理的研究， E-mail： diaoshu@jlu.edu.cn.

基金項目： 國家自然科學基金青年科學基金（批準號： 42104142）和國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（批準號： 202210183252）.