CN110879412A - 地下横波速度反演方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于计算机技术领域，提出一种地下横波速度反演方法，包括：获取待测量地区的地下介质参数；将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；基于所述横波速度生成横波速度曲线。由于将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线，基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度，从而实现了对地下横波速度曲线快速成像，能够为现场工程决策提供实时的科学依据。
Description
技术领域
本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种地下横波速度反演方法、装置、计算设备及存储介质。
背景技术
目前，在利用面波频散曲线进行反演而获得地下横波速度时，需要预先反演获得面波频散曲线，而面波频散曲线的反演是一个高度非线性、多参数、多极值的地球物理反演问题。在实际中面波频散曲线的反演方法耗时较长，导致无法基于面波频散曲线快速获得地下横波速度结构，从而不能为现场工程决策提供实时的科学依据。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了地下横波速度反演方法、装置、计算设备及存储介质，以解决现有技术中无法实现对地下横波速度曲线的快速成像问题，从而无法为现场工程决策提供实时的科学依据。
本申请实施例的第一方面提供了一种地下横波速度反演方法，包括：
获取待测量地区的地下介质参数；
将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；
基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本包括所述面波频散曲线，所述地下介质参数包括地下介质的总层数、每一层介质的横波速度、每一层介质的纵波速度以及每一层介质的密度；
基于所述横波速度生成横波速度曲线。
在一种可选的实现方式中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，所述U-Net模型的训练过程包括：
将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本；
将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型；
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试；
若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型；
若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行所述将所述训练样本对分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
在一种可选的实现方式中，所述将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试，包括：
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值；
若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过；
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
在一种可选的实现方式中，所述U-Net模型的损失函数为：
其中，L(Y，f(X))的值表示所述U-Net模型预测的横波速度与预设的横波速度的最小差异值，yi表示预设的第i个样本对应的横波速度，f(xi)表示所述U-Net模型预测的第i个样本对应的横波速度，n为样本数量。
本申请第二方面提供了一种地下横波速度反演装置，包括：
获取模块，用于获取待测量地区的地下介质参数；
输入模块，用于基于所述地下介质参数确定所述待测量地区的面波频散曲线；
得到模块，用于将所述面波频散曲线输入预先训练完成的横波速度预测模型进行分析，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本对包括所述地下介质参数和所述面波波形数据，所述地下介质参数包括地层岩石的总层数、每一层岩石的横波速度、每一层岩石的纵波速度以及每一层岩石的密度；
生成模块，用于基于所述横波速度生成横波速度曲线。
在一种可选的实现方式中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，所述U-Net模型的训练过程包括：
将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本；
将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型；
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试；
若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型；
若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行所述将所述训练样本对分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
在一种可选的实现方式中，所述将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试，包括：
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值；
若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过；
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
在一种可选的实现方式中，所述U-Net模型的损失函数为：
其中，L(Y，f(X))的值表示所述U-Net模型预测的横波速度与预设的横波速度的最小差异值，yi表示预设的第i个样本对应的横波速度，f(xi)表示所述U-Net模型预测的第i个样本对应的横波速度，n为样本数量。
在一种可选的实现方式中，还包括：
确定模块，用于根据预设的目标横波速度范围，确定所述待测量地区的地下介质参数，所述目标横波速度范围为所述待测量地区的地表横波速度范围。
本申请实施例的第三方面提供了一种计算设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面所述地下横波速度反演方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面所述地下横波速度反演方法的步骤。
本申请第一方面提供的地下横波速度反演方法，与现有技术相比，通过获取待测量地区的地下介质参数；将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；基于所述横波速度生成横波速度曲线。由于将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线，基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度，从而实现了对地下横波速度曲线快速成像，能够为现场工程决策提供实时的科学依据。
本申请第二方面、第三方面以及第四方面提供的实施例，与现有技术相比均具有与本申请第一方面提供的实施例与现有技术相比，有益效果相同，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的地下横波速度反演方法的实现流程图；
图2是所述U-Net模型的训练过程的实现流程图；
图3是图2中S203的具体实现流程图；
图4是本申请实施例提供的地下横波速度反演装置的装置示意图；
图5是本申请实施例提供的计算设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
需要说明的是，由于地震易发生在高低速快体交界部位，与岩浆囊和上地幔物质上涌也有关系，S波(横波的主要成分)对熔融物质的反应比P波敏感，因此直接探求地下横波速度结构是人们追求的目标。目前常见的是通过对面波频散曲线进行反演获得，而反演问题是地球物理学的核心问题，它主要指根据观测到的数据，借助于正问题的数学模型，来求解地下介质的几何分布或物性参数分布。由于面波频散曲线的反演是一个典型的高度非线性、多参数、多极值的地球物理反演问题。传统的反演方法包括阻尼最小二乘法和全局搜索方法。其中，阻尼最小二乘法的反演效果严重依赖于初始模型的选取，一旦初始模型的选取出现问题，导致整个反演结果误差较大；为了避免阻尼最小二乘反演面波对初始模型的依赖，许多学者引入全局搜索法进行面波频散曲线的反演研究，但是在实际应用中亦存在局部搜索能力不强、曲线反演不准确等缺陷。综上，目前传统的反演方法存在耗时较长，且反演结果不准确的问题，无法实现对地下横波速度曲线的实时成像，导致不能为现场工程决策提供实时的地学依据。
为了解决上述问题，本申请实施例采用深度学习对面波波形进行实时反演获得地下横波速度结构，解决传统面波勘探中反演效率低下的问题，为面波勘探工作提供一种基于人工智能的实时解决策略。为了说明本申请提供的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
如图1所示，是本申请提供的地下横波速度反演方法的实现流程图，应用于计算设备，可由计算设备的软件/硬件实现。详述如下：
S101，获取待测量地区的地下介质参数。
通常，横波速度与地区的地质状况相关，在不同的地区，由于地质状况在不断发生变化，不同的地质状况(例如，地下岩石结构不同)导致地下介质参数不同，因而影响横波速度结构。因此，在横波速度反演过程中，需要首先根据待测量地区所的地质状况，确定待测量地区的地下介质参数。
其中，待测量地区通常为工程现场所在的区域，预设时长根据经验值进行设置，地下介质参数根据理论地震图以及预设的所述待测量地区的地下速度结构模型确定；其中，所述模型包括介质的总层数和每一层介质的厚度，通过不断变动介质的总层数和每一层介质的厚度，使得所述初始模型与理论地震图不断拟合，当观测到拟合效果最佳时，所述模型对应的模型参数为所述低下介质参数。
在一种可选的实现方式中，所述地下介质参数包括地下介质的总层数、每一层介质的横波速度、每一层介质的纵波速度以及每一层介质的密度。
S102，将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线。
通常，面波频散曲线需要根据观测到的数据，例如地下介质参数，借助于正问题的数学模型，来求解所述地下介质参数的几何分布来确定，上述求解面波频散曲线的过程也称为面波频散曲线的反演过程。可以理解地，在面波频散曲线的反演过程中，不同正问题的数学模型对应不同的求解方式。
在传统的求解面波频散曲线的方法中，利用反射透射系数法分析所述地下介质参数，得到所述待测量地区的面波频散曲线。
其中，利用反射透射系数法进行面波频散曲线的反演过程是对面波对应的简正振型模式采用对应的久期函数求解的过程。其中，简正振型模式对应的是无源的弹性动力学在一定的边界条件下的非零解，在本实施例中，所述简正振型模式为构建的关于所述地下介质参数与面波系数之间的函数模式，通过反射透射系数法求解从所述函数模式中求解出所述面波系数，基于所述面波系数确定面波频散曲线。
示例性地，利用反射透射系数法分析所述地下介质参数，得到所述待测量地区的面波频散曲线，包括：
基于所述地下介质参数构建所述面波的简正振型模式。
在一种可选的实现方式中，所述简正振型模式表示为：
其中，j＝1，2，…，N，N+1，γ(j)是第j层地下介质的密度，μ(j)是拉梅系数。
基于所述简正振型模式确定面波频散方程。
将所述简正振型模式对应的边界条件用应力矢量分别进行表示，所述边界条件包括自由表面应力为零、界面上应力位移为零、辐射边条件；所述边界条件包括面波系数，利用反射透射系数法构建面波系数的频散方程。
求解所述面波频散方程，得到所述面波的相速度和所述相速度对应的本征位移，获取由所述相速度和所述相速度对应的本征位移构成的所述面波的频散谱。
确定所述面波频散方程存在非零解的条件，通常，所述面波频散方程存在非零解的条件的等号左端为久期函数，等号右端为零。在给定频率的情况下，所述久期函数的根就是当前频率对应的相速度，基于所述相速度求解速搜面波频散方程，得到对应的本征位移，所述相速度与所述本证位移构成所述面波的频散谱。
从所述频散谱中提取出频散曲线。
S103，基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度。
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本包括所述面波频散曲线。
在一种可选的实现方式中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，如图2所示，是所述U-Net模型的训练过程的实现流程图。由图2可知，所述U-Net模型的训练过程，包括：
S201，将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本。
需要说明的是，通常情况下，所述训练样本对的数量大于所述测试样本对的数量，例如所述训练样本对占所述预设数量的样本对的70％，所述测试样本对占所述预设数量样本对的30％。
S202，将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
其中，所述预先建立的所述U-Net模型包括多个卷积层、与每个卷积层对应的归一化层、每个归一化层的激活函数、降采样层以及上采样层等，在所述U-Net模型的训练过程中，每一层的结构会随着发生变化。
S203，将所述测试样本对分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试。
通常，训练之后的所述U-Net模型的损失函数处于收敛状态，即所述U-Net模型的损失函数的值在预设的范围内发生变化，例如，在一种可选的实现方式中，如图3所示，是图2中S203的具体实现流程图，由图3可知，S203包括：
S2031，将所述测试样本对分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值。
可以理解地，所述U-Net模型的损失函数可以根据实际需要进行设置，其可以是指数型损失函数、决策型损失函数等，例如作为示例而非限定，所述U-Net模型的损失函数为：
其中，L(Y，f(X))的值表示所述U-Net模型预测的横波速度与预设的横波速度的最小差异值，yi表示预设的第i个样本对应的横波速度，f(xi)表示所述U-Net模型预测的第i个样本对应的横波速度，n为样本数量。
S2032，若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过。
S2033，若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
可以理解地，所述U-Net模型的损失函数的值表示的是所述U-Net模型的预测值与预设值之间的差异，若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则说明所述U-Net模型的预测值与预设值之间的差异较小，所述U-Net模型的预测值的准确性较高，此时可判定测试不通过。
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则说明所述U-Net模型的预测值与预设值之间的差异较大，所述U-Net模型的预测值的准确性不高，此时可判定测试不通过。
S204，将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试。
S205，若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型。
S206，若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行S202。
可以理解地，当执行完所述S202之后，需要顺序执行所述S203以实现对所述U-Net模型的准确性的测试，直至对所述U-Net模型的测试通过，才确定对所述U-Net模型的训练完成。
S104，基于所述横波速度生成横波速度曲线。
可以理解地，将所述面波频散曲线输入预先训练完成的横波速度预测模型进行分析，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度后，可以实时地观测到所述横波速度的成像。
通过上述实施例可知，本申请提供的地下横波速度反演方法，通过获取待测量地区的地下介质参数；基于所述地下介质参数确定所述待测量地区的面波频散曲线；将所述面波频散曲线输入预先训练完成的横波速度预测模型进行分析，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；基于所述横波速度生成横波速度曲线。由于将所述面波频散曲线输入预先训练完成的横波速度预测模型进行分析，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度，从而实现了对地下横波速度曲线快速成像，能够为现场工程决策提供实时的科学依据。
图4是本申请实施例提供的地下横波速度反演装置的装置示意图。如图4所示，该实施例的地下横波速度反演装置4包括：
获取模块401，用于获取待测量地区的地下介质参数；
输入模块402，用于将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；
得到模块403，用于基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本对包括所述地下介质参数和所述面波波形数据，所述地下介质参数包括地层岩石的总层数、每一层岩石的横波速度、每一层岩石的纵波速度以及每一层岩石的密度；
生成模块404，用于基于所述横波速度生成横波速度曲线。
在一种可选的实现方式中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，所述U-Net模型的训练过程包括：
将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本；
将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型；
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试；
若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型；
若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行所述将所述训练样本对分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
在一种可选的实现方式中，所述将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试，包括：
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值；
若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过；
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
在一种可选的实现方式中，所述U-Net模型的损失函数为：
其中，L(Y，f(X))的值表示所述U-Net模型预测的横波速度与预设的横波速度的最小差异值，yi表示预设的第i个样本对应的横波速度，f(xi)表示所述U-Net模型预测的第i个样本对应的横波速度，n为样本数量。
在一种可选的实现方式中，还包括：
确定模块，用于根据预设的目标横波速度范围，确定所述待测量地区的地下介质参数，所述目标横波速度范围为所述待测量地区的地表横波速度范围。
如图5所示，是本申请实施例提供的计算设备的示意图。由图5可知，本申请提供的计算设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52，例如地下横波速度反演程序。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述地下横波速度反演方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述地下横波速度反演装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至404的功能。
示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述计算设备5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成获取模块、第一确定模块、输入模块以及生成模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：
获取模块，用于获取待测量地区的地下介质参数；
输入模块，用于将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；
得到模块，用于基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本对包括所述地下介质参数和所述面波波形数据，所述地下介质参数包括地层岩石的总层数、每一层岩石的横波速度、每一层岩石的纵波速度以及每一层岩石的密度；
生成模块，用于基于所述横波速度生成横波速度曲线。
在一种可选的实现方式中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，所述U-Net模型的训练过程包括：
将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本；
将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型；
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试；
若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型；
若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行所述将所述训练样本对分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
在一种可选的实现方式中，所述将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试，包括：
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值；
若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过；
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
在一种可选的实现方式中，所述U-Net模型的损失函数为：
其中，L(Y，f(X))的值表示所述U-Net模型预测的横波速度与预设的横波速度的最小差异值，yi表示预设的第i个样本对应的横波速度，f(xi)表示所述U-Net模型预测的第i个样本对应的横波速度，n为样本数量。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个通信单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种地下横波速度反演方法，其特征在于，包括：
获取待测量地区的地下介质参数；
将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；
基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本包括所述面波频散曲线，所述地下介质参数包括地下介质的总层数、每一层介质的横波速度、每一层介质的纵波速度以及每一层介质的密度；
基于所述横波速度生成横波速度曲线。
2.如权利要求1所述的地下横波速度反演方法，其特征在于，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，所述U-Net模型的训练过程包括：
将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本；
将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型；
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试；
若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型；
若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行所述将所述训练样本对分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
3.如权利要求2所述的地下横波速度反演方法，其特征在于，所述将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试，包括：
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值；
若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过；
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
4.如权利要求3所述的地下横波速度反演方法，其特征在于，所述U-Net模型的损失函数为：
其中，L(Y，f(X))的值表示所述U-Net模型预测的横波速度与预设的横波速度的最小差异值，yi表示预设的第i个样本对应的横波速度，f(xi)表示所述U-Net模型预测的第i个样本对应的横波速度，n为样本数量。
5.如权利要求1-4任一所述的地下横波速度反演方法，其特征在于，在所述获取待测量地区的地下介质参数之前，包括：
根据预设的目标横波速度范围，确定所述待测量地区的地下介质参数，所述目标横波速度范围为所述待测量地区的地表横波速度范围。
6.一种地下横波速度反演装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待测量地区的地下介质参数；
输入模块，用于将所述地下介质参数输入预先训练完成的面波频散曲线反演模型进行分析，得到所述待测量地区的面波频散曲线；
得到模块，用于基于所述面波频散曲线，得到当前所述待测量地区对应的地下各层的横波速度；
其中，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据预设数量的样本训练完成的机器学习模型，所述样本对包括所述地下介质参数和所述面波波形数据，所述地下介质参数包括地层岩石的总层数、每一层岩石的横波速度、每一层岩石的纵波速度以及每一层岩石的密度；
生成模块，用于基于所述横波速度生成横波速度曲线。
7.如权利要求6所述的地下横波速度反演装置，其特征在于，所述预先训练完成的横波速度预测模型为根据所述预设数量的样本训练完成的U-Net模型，所述U-Net模型的训练过程包括：
将所述预设数量的样本对按照预设比例进行划分，得到第一预设数量的训练样本和第二预设数量的测试样本；
将所述训练样本分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型；
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试；
若测试通过，则判定训练之后的所述U-Net模型为训练完成的所述横波速度预测模型；
若测试不通过，则增加所述训练样本，并返回执行所述将所述训练样本对分别输入预先建立的所述U-Net模型进行训练，得到训练之后的所述U-Net模型。
8.如权利要求7所述的地下横波速度反演装置，其特征在于，所述将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，对训练之后的所述U-Net模型进行模型准确性测试，包括：
将所述测试样本分别输入训练之后的所述U-Net模型，获取所述U-Net模型的损失函数的目标值，所述目标值为所述U-Net模型分别对每个所述测试样本对进行分析时，所述U-Net模型的损失函数的值；
若所述目标值的变化率小于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试通过；
若所述目标值的变化率大于或者等于预设的变化率阈值，则判定对所述U-Net模型的测试不通过。
9.一种计算设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述地下横波速度反演方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述地下横波速度反演方法的步骤。
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