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作者：严英殊;余贞侠;文晓涛;王秋成;文武;
单位：成都信息工程大学计算机学院;成都理工大学地球物理学院;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司采集技术中心;
摘要：在地震勘探采集现场，脉冲信号作为一种干扰，严重影响地震采集记录的品质，是地震采集现场重点监控的干扰对象。为准确检测脉冲信号，减少地震脉冲信号对后续地震数据处理和解释的影响，提出一种基于VAE-EGAN架构的异常检测方法。该方法结合变分自编码器VAE的生成稳定性与生成对抗网络GAN的判别能力，通过权值衰减和谱归一化技术降低模型过拟合的可能。新设计的损失函数结合多个判别器的独特结构，提高了GAN在异常捕捉任务上的竞争力。西部某工区实际地震数据的实验结果表明，该方法的异常检测准确率和F1值分别达到93.75%和96.77%,异常定位准确率和F1值分别达到89.82%和92.73%。实验结果验证了该方法在提升脉冲信号异常检测精度方面的有效性，降低了地震数据处理中脉冲信号检测的复杂性，有助于保障地震数据的准确性。
关键词：地震脉冲;;异常检测;;生成对抗网络;;变分自编码器
基金资助：四川省自然科学基金项目“四川盆地碳酸盐岩储层的脉冲神经网络识别理论及方法研究”(2023NSFSC0258);; 四川省中央引导地方科技发展专项“岩石物理驱动的非常规油气地震多参数预测理论与方法研究”(2023ZYD0158)
