DL-FWI内训Day2

DL-FWI数据结构

进行深度学习训练的第一步是厘清数据集的基本结构。

对于一个地震数据集，存在以下结构关系：

dataset
|- data unit 1
  |- seismic data
    |- section 1 (T * R)
    |- section 2
    |- ...
    |- section S
  |- vmodel data (m * n)
|- data unit 2
...
|- data unit N

在上述的数据集中，共有N个单元数据对，每个单元数据对包含速度模型和地震数据。其中速度模型的分辨率为，地震数据包含S炮产生的剖面，每个剖面的分辨率为，代表了时间（Time）和接收点（Receiver）数量。

常见的FWI数据集

SEG盐体数据

SEG盐的数据描述了一个大约的地下二维剖面区域. 采样后, 地下的像素区域大小为. 波在这个地下区域的传播速度为。

实际上, 这个SEG盐数据是现实地下盐层三维分析数据通过剖面切片获得的, 共获得了140个切面数据。

模型由SEG研究委员会建立, 大部分的计算是在Sandia和Los Alamos国家实验室完成的。

SEG盐体模拟数据

由于真实数据量是很匮乏的, 而DL-FWI的一般网络都是非常吃数据量的模型, 故还需要通过合成一些同SEG盐数据类似分布的模拟数据来进行预训练, 作为网络背景。

模拟数据集有1700个与SEG盐数据大小相同的合成速度模型。每幅图像都有不同宽度的层，从大约5到12层不等。为了精确模仿盐体, 每个速度模型在中间或底部随机嵌入了随机形状的盐体。同时，模拟数据的地层速度波动也控制在。

该模拟数据最早出现于FCNVMB提供的开源数据。

对比这两种模型，真实模型的构造更加复杂，会在观测范围内出现更多的反射波。

OpenFWI数据集

OpenFWI是近一两年随着DL-FWI的蓬勃发展而诞生的大规模、多结构基准数据集的集合。 它包含了12 个根据不同先验合成的数据集，其中包括一个 3D 数据集。而这12个数据集又可以细分为四类数据，Vel类、Fault类、Style类和Kimberlina类。除Style外，它们都表示不同的地下结构，Style则为一种自然图像的迁移假想地层。其中每一种类又可以分为A、B两类，A/B代表地层的难度分级。

OpenFWI数据集的体量非常庞大。同时，官方提供的每个速度模型对应的地震数据并没有经过下采样，因此时间域与宽度的比例非常大。在实际使用的时候，需要对数据进行下采样。

数据输入

FWI的数据暂时没有统一的格式，其中就包括了.npy和.mat格式，导入方式如下例所示：

# .mat format
seg_real_seismit_data = scipy.io.loadmat("./simple_data/seismic_SEGReal.mat")["data"]
# .npy format
openfwi_seismit_data = np.load("./simple_data/seismic_openfwi_CurveFaultA.npy")