一种基于卷积神经网络的地震数据五维快速插值方法

本申请提供了一种基于卷积神经网络的地震数据五维快速插值方法，涉及地震信号处理领域，方法包括：利用低维网络构建5D重建模块；获取原始含缺失道的地震数据；通过地震数据，结合渐进式自增强训练策略，对5D重建模块中的低维子网络进行自增强训练；获取待重建的工区地震数据；使用训练好的5D重建模块对工区地震数据进行插值重建。本申请的5D重建模块可以同时提取数据五个维度特征，具有更高的精度；渐进式自增强训练策可以分离的训练3D和2D网络，从而可以增大网络信息流中的数据尺度、构建更复杂的网络结构、并减少训练时长。