Восстановление участков сейсмограмм с помощью глубокого обучения

Сейсмическая разведка, основанная на прохождении упругих волн через слои породы с различными свойствами, широко применяется в поиске полезных ископаемых. По различным причинам часть данных может быть повреждена и непригодна для интерпретации или просто отсутствовать. Восстановление информации о таких областях может повысить точность сейсмического исследования. Существующие решения подавляют шум, распределённый по исследованной области и не делающий информацию полностью непригодной. Другое ограничение сейсмической разведки - высокая стоимость, ограничивающая объём исследуемой почвы. В данной работе исследуется возможность восстановления отсутствующих фрагментов готовых сейсмических кубов с помощью методов дополнения изображения (inpainting), основанных на глубоком обучении, разработанных в области компьютерного зрения. Помимо заполнения пропусков в сейсмическом кубе реализовано предсказание характеристик породы в областях, близких к границе исследованной области c помощью методов расширения изображений. Обнаружено, что методы, успешно применяемые для повышения реалистичности генерируемого изображения, не повышают точность восстановления сейсмической информации. Кроме этого, реализован метод автоматической сегментации повреждённых областей на срезах сейсмических кубов.