Brevet FR3152893A1 — publié le 20250314

La présente divulgation propose un modèle, un procédé et un procédé d’entraînement de modèle pour un traitement à haute résolution de données sismiques. Le modèle comporte : une unité de détermination de facteur dʼéchelle configurée pour déterminer, sur la base dʼune analyse de caractéristiques de fréquence dʼune bande de fréquence dominante et dʼune bande haute fréquence de données sismiques, un facteur dʼéchelle dʼétirement correspondant à la bande haute fréquence ; une unité de traitement à fréquence dominante configurée pour effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques à une échelle d’origine pour obtenir des premières données ; une unité de traitement haute fréquence configurée pour effectuer un traitement dʼétirement sur les données sismiques dans le domaine temporel à l’aide du facteur dʼéchelle dʼétirement, et effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques après le traitement dʼétirement pour obtenir des deuxièmes données ; et une unité de fusion configurée pour fusionner les premières données et les deuxièmes données dans le domaine temporel pour obtenir des données sismiques à large bande à super-résolution. En replanifiant une direction d’apprentissage du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en fonction du facteur d’échelle, le modèle fait correspondre des informations haute fréquence à un stade précoce d’itération d’entraînement, permettant ainsi d’obtenir des données sismiques avec une résolution plus élevée en peu d’itérations. Figure pour l’abrégé : Fig. 7 Modèle, procédé, et procédé d’entraînement de modèle pour un traitement à haute résolution de données sismiques La présente divulgation concerne le domaine technique de l’exploration et du développement géophysiques, et en particulier un modèle, un procédé et un procédé d’entraînement de modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Arrière-plan À mesure que l’exploration et le développement du pétrole et du gaz entrent progressivement dans les strates profondes, les eaux profondes, des terrains non conventionnels et autres terrains complexes, des réservoirs subtils avec des épaisseurs plus faibles, des enfouissements plus profonds et des conditions de surface et des caractéristiques structurelles plus complexes sont progressivement devenus le point central et la difficulté de l’augmentation des réserves et de la production de pétrole et de gaz. Afin de répondre aux exigences de l’exploration fine des réservoirs complexes de pétrole et de gaz, il est nécessaire d’améliorer la résolution des données sismiques, c’est-à-dire d’améliorer la définition des images sismiques, de manière à fournir des données sismiques de qualité supérieure pour l’interprétation structurelle ultérieure, l’inversion de paramètres, la prédiction de réservoir, l’ingénierie de forage, etc. Pour des raisons telles que l’effet d’absorption de la strate, la perte de fréquence des données sismiques et les interférences des ondelettes, les données sismiques à bande étroite effectivement collectées sont souvent floues et la résolution est faible. Généralement, une réflectivité présente une bande de fréquence plus large qu’un enregistrement sismique, et est capable de représenter les caractéristiques de structure géométrique des strates souterraines avec une résolution élevée. Le traitement à haute résolution de l’enregistrement sismique (c’est-à-dire des données sismiques) peut être entendu comme le calcul d’une réflectivité lorsque l’enregistrement sismique réel est connu, et le traitement est également appelé déconvolution. La déconvolution est un processus de compression des ondelettes sismiques, qui compresse une ondelette sismique de longue durée (impulsion large) en impulsion étroite. La résolution de l’enregistrement sismique est déterminée par la bande de fréquence de l’ondelette sismique. Dans un domaine temporel, le processus allant de l’enregistrement sismique à la réflectivité peut être considéré comme un processus de filtrage inverse. Dans un domaine fréquentiel, le processus de compression des ondelettes se traduit par l’extension du spectre d’amplitude et le déphasage du spectre de phase. Le tout premier procédé de traitement à haute résolution est la déconvolution impulsionnelle, la plus classique et la plus aboutie. Ce procédé suppose que la réflectivité souterraine est du bruit blanc et que l’ondelette sismique a une phase minimale, et la réflectivité est estimée par un procédé tel que la méthode des moindres carrés, permettant ainsi d’obtenir l’augmentation effective de la bande de fréquences sismiques et le déphasage des ondelettes. Toutefois, ce procédé ne peut pas s’étendre à la zone de faible rapport signal/bruit et aux informations hors de la bande de fréquence sismique. Ensuite, un procédé de déconvolution basé sur des contraintes de détection compressée et de représentation éparse est mis au point. Ce procédé suppose principalement que les signaux dans et hors de la bande de fréquence sismique satisfont tous deux à la règle de superposition d’un nombre limité d’ondes harmoniques simples, et réduit la multiplicité d’une réflectivité d’inversion en ajoutant des informations préalables éparses ou des contraintes de régularisation dans une fonction objectif. À l’heure actuelle, les contraintes de régularisation permettant de caractériser communément le caractère épars de la réflectivité comportent : minimisation de norme L1, critère de Cauchy, critère de Huber, minimisation de norme Lp (0 Les recherches sur le traitement à haute résolution de données sismiques basé sur une intelligence artificielle remontent aux années 1990. Récemment, un nouveau cycle de traitement intelligent à haute résolution basé sur la technologie d’apprentissage profond a été largement abordé et s'est développé rapidement. En fonction des utilisations des échantillons et des étiquettes, les procédés de traitement à haute résolution basés sur l’intelligence artificielle peuvent être divisés en trois catégories, à savoir l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage semi-supervisé. Le procédé à haute résolution basé sur l’apprentissage supervisé apprend une corrélation implicite entre les données sismiques et la réflectivité réelle sous la contrainte d’étiquettes de diagraphie, et un opérateur inverse guidé par des données est obtenu, et réalise un mappage direct à partir de données sismiques à bande étroite avec une réflectivité à haute résolution. Ce procédé est principalement configuré avec deux architectures réseau, à savoir un réseau guidé par des données et un réseau guidé physiquement. D’une part, le réseau guidé par des données peut utiliser la réflectivité réelle dérivée des données de diagraphie en tant qu’étiquette pour participer directement au processus d’entraînement du réseau, et construire un réseau neuronal sur la base d’une conduite de puits. Le modèle entraîné peut décrire une relation non linéaire entre les données sismiques d’origine et la réflectivité réelle, et peut obtenir des données sismiques à haute résolution cohérentes avec la distribution réelle de puits après avoir été appliqué à l’ensemble des données sismiques. Le réseau neuronal basé sur une conduite de puits a été utilisé dans le traitement à haute résolution de données sismiques depuis longtemps, par exemple le traitement à haute résolution basé sur le réseau de neurones de Hopfield. Après qu’un perceptron multicouche a été mis en place, un réseau neuronal profond avec des couches plus profondes et des unités non linéaires plus complexes est progressivement appliqué au traitement à haute résolution, montrant les avantages d’excellentes performances antibruit et de calcul flexible et efficace. D’autre part, le réseau guidé par des données peut générer un ensemble de données de synthèse à partir de l’ondelette sismique réelle et d’une réflectivité modèle, et construire un réseau neuronal basé sur une conduite par ondelettes. Lorsqu’un ensemble de données de synthèse doit être construit, plusieurs séquences de réflectivité sont tout d’abord générées aléatoirement, puis convoluées avec les ondelettes sismiques réelles pour synthétiser les données sismiques. Le réseau neuronal basé sur une conduite par ondelettes apprend des relations de mappage à partir des données sismiques de synthèse aux séquences de réflectivité aléatoires, de manière à atténuer voire supprimer les influences de la limitation de bande des ondelettes sismiques et les interférences de lobe secondaire, et à réaliser la fonction similaire à une déconvolution. Enfin, des résultats de traitement de données sismiques à haute résolution peuvent être obtenus en appliquant le réseau neuronal basé sur une conduite par ondelettes aux données de terrain. Cette idée est en outre appliquée à des données de haute dimension telles que des données 2D et des données 3D. Par analogie avec le processus entraîné par un modèle, le réseau neuronal guidé physiquement fournit une architecture réseau pouvant être interprétée pour un traitement intelligent à haute résolution. Par exemple, par analogie avec les algorithmes d’optimisation classiques tels que la méthode du fractionnement semi-quadratique (HQS) et la méthode des directions alternées des multiplicateurs (ADMM), les couches cachées sont utilisées pour simuler l’algorithme d’optimisation correspondant au processus d’itération, et la réflectivité est mise à jour itérativement et optimisée par l’empilement des couches cachées. Le procédé de traitement à haute résolution basé sur l’apprentissage non supervisé est principalement d’apporter une amélioration par analogie avec le procédé d’intelligence artificielle sur la base d’algorithmes d’optimisation classiques, tels que l’introduction d’une idée d’apprentissage bayésien ou d’une idée de rétropropagation. Ce procédé d’apprentissage non supervisé peut réaliser l’inversion de réflectivité sans données de diagraphie et obtenir le résultat à haute résolution. Toutefois, ce procédé nécessite encore certaines contraintes d’informations préalables. Le procédé à haute résolution basé sur l’apprentissage semi-supervisé prend en compte l’effet de contrainte des données sismiques sur le résultat à haute résolution, et introduit un réseau non récurrent pour construire le mappage à partir de la réflectivité estimée aux données sismiques réelles, de manière à équilibrer les influences des données sismiques et les données de diagraphie sur le résultat à haute résolution, et à éviter un surajustement provoqué par des contraintes de puits, permettant ainsi d’améliorer la stabilité du modèle de réseau neuronal dans le traitement à haute résolution. Le traitement à haute résolution de données sismiques basé sur l’intelligence artificielle se débarrasse dans une certaine mesure de l’hypothèse d’origine du caractère épars de la réflectivité, et n’est plus complètement limité par le cadre de modèle géologique, permettant ainsi de s’adapter à des conditions géologiques plus complexes. Cependant, il est difficile pour les procédés d’intelligence artificielle existants d’atteindre de bons effets de traitement à haute résolution sur les données de terrain. Les principales raisons sont les suivantes : 1. le procédé à haute résolution intelligent classique manque de guidage en matière de connaissances géophysiques, et ne construit que le mappage direct de bout en bout des données sismiques aux données à haute résolution ; cependant, les données de diagraphie réellement mesurées sont extrêmement éparses, et l’entraînement du réseau neuronal avec des données limitées tombera facilement dans un optimum local et provoquera un surajustement des données d’ensemble d’entraînement ; par conséquent, le modèle appris présente une généralisation très insuffisante lorsquʼil est appliqué aux données d’essai, et les résultats de prédiction démontrent une mauvaise continuité spatiale, le modèle obtenu nʼa donc pratiquement aucune valeur dʼapplication pour un plus grand nombre de données de terrain, ce qui limite grandement le champ dʼapplication ; 2. les procédés d’intelligence artificielle existants présentent un « biais » pour l’apprentissage de la fréquence sismique, et les informations haute fréquence ne sont souvent pas bien apprises, ce qui conduit à l’« imprécision » ou « incertitude » des informations de fréquence étendue. Résumé Un objectif de la présente divulgation est de proposer un modèle, un procédé et un procédé d’entraînement de modèle pour le traitement à haute résolution de données sismiques, de manière à résoudre les problèmes de généralisation insuffisante et de faible précision des procédés existants de traitement à haute résolution de données sismiques basés sur des modèles d’intelligence artificielle. Afin de résoudre les problèmes techniques ci-dessus, un premier aspect de la présente divulgation propose un modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, comportant : une unité de détermination de facteur d’échelle configurée pour recevoir des données sismiques d’un terrain cible, déterminer une bande de fréquence dominante et une bande haute fréquence des données sismiques, et déterminer un facteur d’échelle d’étirement correspondant à la bande haute fréquence. Le facteur d’échelle d’étirement est appliqué aux données haute fréquence dans un domaine temporel pour compresser les données haute fréquence dans une plage de fréquence dominante ; une unité de traitement à fréquence dominante configurée pour effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques à une échelle d’origine pour obtenir des premières données sismiques à haute résolution ; une unité de traitement haute fréquence configurée pour effectuer un traitement dʼétirement sur les données sismiques dans le domaine temporel à l’aide du facteur dʼéchelle dʼétirement, et effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques étirées pour obtenir des deuxièmes données sismiques à haute résolution ; et une unité de fusion configurée pour fusionner les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel pour obtenir des données sismiques à large bande à super-résolution. Dans certains modes de réalisation, lʼunité de détermination de facteur dʼéchelle est en outre configurée pour déterminer une bande basse fréquence et un facteur dʼéchelle de compression correspondant à la bande basse fréquence ; de manière correspondante, le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comporte en outre une unité de traitement basse fréquence configurée pour effectuer une compression sur les données sismiques dans le domaine temporel avec le facteur dʼéchelle de compression, et effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques étirées pour obtenir des troisièmes données sismiques à haute résolution ; et lʼunité de fusion fusionne les premières données sismiques à haute résolution, les deuxièmes données sismiques à haute résolution et les troisièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel pour obtenir les données sismiques à large bande à super-résolution. Un deuxième aspect de la présente divulgation propose un procédé d’entraînement de modèle de traitement à haute résolution permettant d’entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon tout élément du premier aspect, le procédé comportant : l’obtention d’échantillons de données sismiques d’un emplacement cible dans un terrain cible ; lʼobtention de données de diagraphie dʼun puits réel à lʼemplacement cible dans le terrain cible, et la détermination dʼéchantillons de données sismiques à haute résolution sur la base des données de diagraphie ; et la réalisation d’un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Dans certains modes de réalisation, avant d’effectuer un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, le procédé comporte en outre un procédé de pré-entraînement pour le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comportant : la réalisation dʼune extraction par ondelettes statistiques sur les échantillons de données sismiques pour obtenir une base de données dʼéchantillons dʼondelettes des échantillons de données sismiques ; la convolution dʼun ensemble de réflectivité de données de modèle géologique avec des ondelettes sismiques dans la base de données dʼéchantillons dʼondelettes pour obtenir une base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse ; et le pré-entraînement du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant la base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et lʼensemble de réflectivité de données de modèle géologique en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Dans certains modes de réalisation, pendant lʼentraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, une direction d’itération est déterminée sur la base dʼune fonction objectif qui comporte un terme de différence et un terme de contrainte, et le terme de différence comporte une différence entre une valeur cible de sortie et une valeur de sortie réelle du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et le terme de contrainte comporte une somme dʼune différence correspondant à chacune des unités de traitement ; chacune des unités de traitement comporte une unité de traitement haute fréquence et/ou une unité de traitement basse fréquence, et la différence correspondant à une unité de traitement est une différence entre la valeur cible de sortie et la valeur de sortie réelle de lʼunité de traitement. Un troisième aspect de la présente divulgation propose un procédé de traitement à haute résolution de données sismiques, comportant : l’entrée de données sismiques d’un terrain cible dans le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon tout élément du premier aspect, et la prise de données de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en tant que données sismiques à haute résolution. Un quatrième aspect de la présente divulgation propose un appareil d’entraînement de modèle de traitement permettant d’entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon tout élément du premier aspect ; lʼappareil comportant : une première unité dʼobtention configurée pour obtenir des échantillons de données sismiques dʼun emplacement cible dans un terrain cible ; une seconde unité dʼobtention configurée pour obtenir des données de diagraphie dʼun puits réel à la position cible dans le terrain cible, et déterminer des échantillons de données sismiques à haute résolution sur la base des données de diagraphie ; et une unité dʼentraînement itératif configurée pour effectuer un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Dans certains modes de réalisation, l’appareil comporte en outre : une unité d’extraction configurée pour effectuer une extraction statistique des ondelettes sur les échantillons de données sismiques pour obtenir une base de données d’échantillons d’ondelettes des échantillons de données sismiques ; une unité de synthèse configurée pour convoluer un ensemble de réflectivité de données de modèle géologique avec des ondelettes sismiques dans la base de données dʼéchantillons dʼondelettes pour obtenir une base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse ; et une unité de pré-entraînement configurée pour pré-entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant la base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et lʼensemble de réflectivité de données de modèle géologique en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Dans certains modes de réalisation, pendant lʼentraînement itératif du modèle de traitement, une direction d’itération est déterminée selon une fonction objectif qui comporte un terme de différence et un terme de contrainte, et le terme de différence comporte une différence entre une valeur cible de sortie et une valeur de sortie réelle du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et le terme de contrainte comporte une somme dʼune différence correspondant à chacune des unités de traitement ; chacune des unités de traitement comporte une unité de traitement haute fréquence et/ou une unité de traitement basse fréquence, et la différence correspondant à une unité de traitement est une différence entre la valeur cible de sortie et la valeur de sortie réelle de lʼunité de traitement. Un cinquième aspect de la présente divulgation propose un appareil de traitement à haute résolution de données sismiques, comportant une unité d’application configurée pour entrer des données sismiques d’un terrain cible dans le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon tout élément du premier aspect, et prendre des données de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en tant que données sismiques à haute résolution. Un sixième aspect de la présente divulgation propose un dispositif électronique, comportant : une mémoire et un processeur en connexion de communication l’un avec l’autre, et la mémoire stocke des instructions informatiques, et le processeur met en œuvre les étapes du procédé selon tout élément du deuxième aspect ou du troisième aspect en exécutant les instructions informatiques. Un septième aspect de la présente divulgation propose un support de stockage informatique, et le support de stockage informatique stocke des instructions de programme informatique, lorsqu’elles sont exécutées, les instructions de programme informatique mettent en œuvre les étapes du procédé selon tout élément du deuxième aspect ou du troisième aspect. Dans le modèle, le procédé et le procédé d’entraînement de modèle pour le traitement à haute résolution de données sismiques proposé par l’invention, une analyse de principe et une exploration d’essence sont réalisées sur le traitement à haute résolution par le modèle intelligent. Une ‘préférence d’apprentissage de fréquence’ du modèle intelligent est résumée, et le changement de fréquence du modèle intelligent dans le processus d’itération est clarifié, comme guide pour expliquer la difficulté de généralisation des modèles intelligents classiques, et le modèle de traitement comportant un opérateur non linéaire intelligent à haute résolution basé sur des caractéristiques multi-échelle de fréquence est proposé. Un facteur d’échelle est conçu sur la base de corrélations internes entre les bandes basse fréquence, de fréquence dominante et haute fréquence, et un signal sismique est proportionnellement étiré dans le domaine temporel, de sorte que la composante haute fréquence dans le domaine fréquentiel se rapproche de la composante de fréquence dominante, permettant ainsi de réduire la différence entre des caractéristiques multi-échelle de fréquence différentes. En outre, un apprentissage multi-fréquence multi-échelle et une fusion coopérative sont adoptés, tout en étant intégrés dans le processus de résolution d’un opérateur non linéaire de traitement à haute résolution pour construire des contraintes de caractéristiques de fréquence multi-échelle, et en replanifiant une direction d’apprentissage du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, le modèle de traitement à haute résolution construit descend rapidement dans un espace de solution à une zone de forte généralisation et de grande stabilité. Lorsque le mappage des données basse résolution aux données à haute résolution est appris, sur la base de la correspondance des informations de fréquence dominante, les informations haute fréquence sont appariées au stade précoce de lʼitération de réseau, de sorte que la précision et la certitude de la composante haute fréquence dans le résultat de prédiction sont améliorées, permettant ainsi d’obtenir des images sismiques avec une résolution plus élevée. Des résultats à haute résolution et haute définition, étendus de manière coopérative par une multi-fréquence multi-échelle, peuvent être obtenus en appliquant la solution à des données sismiques non visibles, ce qui évite non seulement la discontinuité transversale ou le phénomène de « discontinuité horizontale » provoqué par l’extension instable à haute fréquence après traitement de trace unique, mais réalise également une corrélation élevée avec les données de diagraphie de la mesure de diagraphie réelle, de sorte que la réponse de couche fine qui est finement représentée sur le puits peut être améliorée transversalement en tant que caractéristiques de strate dans le profil. Afin de décrire plus clairement les solutions techniques dans les modes de réalisation de la présente divulgation ou de l’art antérieur, les dessins à utiliser dans les descriptions des modes de réalisation ou de l’art antérieur seront brièvement présentés comme suit. Bien entendu, les dessins dans les descriptions suivantes ne font qu’illustrer certains modes de réalisation de la présente divulgation, et l’homme du métier peut obtenir d’autres dessins à partir de ceux-ci sans recourir à un quelconque travail créatif. La FIG. 1 illustre un diagramme de comparaison de courbes de spectre d’amplitude des résultats de traitement à haute résolution d’un modèle intelligent existant avec la modification du nombre d’itérations ; La FIG. 2 illustre une courbe de relation pour des résultats de traitement à haute résolution et le nombre d’itérations lorsqu’un modèle intelligent existant converge ; La FIG. 3 illustre un diagramme de résolution des résultats à haute résolution d’un modèle intelligent existant après différents nombres d’itérations ; La FIG. 4 illustre un schéma de principe d’une structure d’un modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la présente divulgation ; La FIG. 5 illustre un schéma de principe de résultats d’analyse multi-échelle de fréquence de données à haute résolution de trace unique dans le domaine temporel ; La FIG. 6 illustre un schéma de principe de résultats d’analyse multi-échelle de fréquence de données à haute résolution de trace unique dans le domaine fréquentiel ; La FIG. 7 illustre un schéma de principe d’une autre structure d’un modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la présente divulgation ; La FIG. 8 illustre un schéma de principe d’une structure interne d’une unité de traitement haute fréquence ou d’une unité de traitement basse fréquence ; La FIG. 9 illustre un schéma de principe d’un procédé d’entraînement d’un modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la présente divulgation ; La FIG. 10 illustre un schéma de principe de résultats de traitement à haute résolution de données de terrain ; La FIG. 11 illustre un schéma de principe de comparaison entre des spectres d’amplitude de données de diagraphie réelles participant à l’entraînement dans le domaine fréquentiel ; La FIG. 12 illustre un schéma de principe de comparaison entre des spectres d’amplitude de données de profil dans le domaine fréquentiel ; La FIG. 13 illustre un schéma de principe de résultats de traitement à haute résolution de données de terrain ; La FIG. 14 illustre un diagramme schématique de comparaison des données sismiques de synthèse obtenues par convolution de données à haute résolution avec des ondelettes sismiques ; et La FIG. 15 illustre un schéma de principe d’une structure d’un dispositif électronique selon la présente divulgation. Description détaillée Afin que l’homme du métier puisse mieux comprendre les solutions techniques de la présente divulgation, les solutions techniques dans les modes de réalisation de la présente divulgation seront décrites de manière claire et complète en référence aux dessins pour les modes de réalisation de la présente divulgation. Bien entendu, les modes de réalisation décrits ne sont que des parties, et non la totalité, des modes de réalisation de la présente divulgation. Tout autre mode de réalisation obtenu par l’homme du métier sur la base des modes de réalisation de la présente divulgation, sans recourir à un quelconque travail créatif, relève de la portée de protection de la présente divulgation. Lors du traitement à haute résolution à l’aide d’un modèle intelligent, on constate qu’il existe une certaine règle lors d’un apprentissage itératif, qui se manifeste principalement par la mise en correspondance prioritaire d’informations de fréquence dominante, suivie par les extensions à des parties basse et haute fréquence. La FIG. 1 illustre un diagramme de comparaison de courbes de spectre d’amplitude de résultats de traitement à haute résolution d’un modèle intelligent existant avec la modification du nombre d’itérations, sur laquelle une ligne pleine noire avec une bande de fréquence étroite à côté de la lettre A représente un spectre d’amplitude de données sismiques, une ligne pleine noire avec une bande de fréquence large à côté de la lettre B représente un spectre d’amplitude de données à haute résolution, une ligne en tirets gris représente un spectre d’amplitude d’un résultat à haute résolution après 10 itérations, une ligne en tirets et points gris représente un spectre d’amplitude d’un résultat à haute résolution après 30 itérations, une ligne en pointillés noirs représente un spectre d’amplitude d’un résultat à haute résolution après 50 itérations, et une ligne en signes plus gris clair représente un spectre en amplitude d’un résultat à haute résolution après 100 itérations. Comme le montre la FIG. 1 , le résultat à haute résolution après 10 itérations est similaire aux données sismiques, et n’est étendu qu’à proximité d’une bande de fréquence sismique ; lorsque 30 itérations sont atteintes, le spectre d’amplitude est manifestement étendu, mais l’amplitude n’est pas augmentée de manière efficace ; après 50 itérations, seule la partie haute fréquence est déviée, et après 100 itérations, la fonction de perte converge enfin et à la fois la partie haute fréquence et la partie basse fréquence sont bien ajustées. Lorsque le processus d’itération est affiné en un stade précoce, un stade intermédiaire et un stade tardif, on peut constater que la règle de fréquence correspond également à une règle de changement évidente dans les données de profil temporel. Au stade précoce de l’itération, les données à haute résolution prédites correspondent fortement aux données sismiques, et seules des amplitudes de certains événements existants dans les données sismiques sont améliorées, ce qui est principalement provoqué par la préférence de la fréquence dominante. À ce moment-là, l’apprentissage du modèle intelligent ne se fait sensiblement que dans la gamme de fréquence dominante. Au stade intermédiaire de l’itération, à mesure que l’itération continue, un nouvel événement fin apparaît dans les données à haute résolution prédites. Ces événements sont à l’origine cachés dans des couches épaisses des données sismiques, et des informations de couche fine d’origine dans les couches épaisses sont recouvertes du fait des interférences des ondelettes. À ce moment-là, le modèle peut apprendre la capacité de compression des ondelettes similaire à celle dans les procédés de conduite de modèle. Après compression, l’interférence des ondelettes est encore réduite, certaines couches fines apparaissent, et le spectre d’amplitude a une certaine extension à la haute fréquence. Toutefois, l’amplitude n’est pas augmentée, et il reste toujours une absence importante des informations haute fréquence. Dans le stade tardif de lʼitération, lorsque la fonction objectif converge quasiment, une décomposition en événements majeurs apparaît dans le résultat de prédiction, cʼest-à-dire qu’un événement majeur qui a une influence importante sur la fréquence dominante dans les données sismiques dʼorigine est décomposé en deux événements fins avec une certaine séparation sous lʼintervention dʼinformations haute fréquence. Toutefois, en raison de l’inversion incomplète et de la grande multiplicité des informations haute fréquence, le spectre d’amplitude présente de fortes oscillations et perturbations dans la partie haute fréquence. L’événement fin obtenu à partir de la décomposition en événements majeurs présente l’écart de dislocation de décalage temporel, et le profil avec des caractéristiques de réduction de continuité transversale est représenté. Lorsque le processus d’itération converge enfin, dans l’état idéal des données de modèle, le modèle intelligent apprend pleinement les informations basse fréquence et haute fréquence dans les données de diagraphie, et élimine les perturbations de la partie haute fréquence, de sorte que l’événement majeur est décomposé en deux nouveaux événements avec une bonne continuité et des caractéristiques limites évidentes. La FIG. 2 illustre une courbe de relation de résultats de traitement à haute résolution et le nombre d’itérations lorsqu’un modèle intelligent existant converge, et la FIG. 3 illustre un diagramme de résolution de résultats à haute résolution d’un modèle intelligent existant après différents nombres d’itérations. La règle d’apprentissage du modèle intelligent peut être vue de manière plus intuitive en combinant les FIG. 2 et 3. Sur la FIG. 2 , les positions des 10 e , 30 e , 50 e et 100 e itérations sont marquées comme objets d’analyse principaux. Comme le montre la FIG. 2 , après 10 itérations, le déclin de la courbe de convergence ralentit manifestement, puis chute à nouveau ; en 30 itérations, le déclin de la courbe de convergence chute rapidement ; après 50 itérations, la courbe de convergence converge quasiment, et après 100 itérations, le modèle converge presque complètement et la courbe de convergence n’oscille que légèrement. La FIG. 3 (a) illustre un résultat à haute résolution après 10 itérations ; à ce moment-là, les événements sont épais, la résolution est comparable aux données sismiques, et il existe toujours des événements épais indiqués chacun par des flèches noires dans deux zones. La FIG. 3 (b) illustre un résultat à haute résolution après 30 itérations ; à ce moment-là, une ondelette est compressée, et les interférences sont affaiblies. Un événement fin apparaît dans la zone indiquée par les flèches noires supérieures, mais un événement majeur existe toujours dans la zone indiquée par les flèches noires inférieures. La FIG. 3 (c) illustre un résultat à haute résolution après 50 itérations, dans lequel un évènement majeur dans une zone indiquée par les flèches inférieures est décomposé, mais il y a perturbation de bruit et dislocation d’horizon. La FIG. 3 (d) illustre un résultat à haute résolution après 100 itérations, dans lequel un évènement majeur dans une zone indiquée par les flèches inférieures est effectivement décomposé et précisément apparié, et une bonne continuité transversale est représentée dans le profil. En résumé, la règle d’apprentissage de fréquence du modèle intelligent peut être comprise comme un processus dans lequel une forte contrainte est imposée par la fréquence dominante au début, l’influence de la fréquence dominante est progressivement affaiblie après que la fréquence dominante présente une correspondance élevée, puis une contrainte haute fréquence et une contrainte basse fréquence sont introduites. En d’autres termes, dans le processus d’apprentissage du modèle intelligent à haute résolution, une préférence de fréquence dominante se manifeste, c’est-à-dire que les informations de fréquence dominante présentent une correspondance préférentielle, ce qui entraîne un apprentissage insuffisant des informations haute fréquence et une extension de spectre insuffisante, c’est-à-dire qu’il y a un problème de « biais de fréquence ». De plus, du fait de l’imprécision et de l’instabilité de l’extension haute fréquence, la continuité transversale des résultats de traitement à haute résolution est mauvaise. Sur la base de la règle d’apprentissage fréquentiel du modèle intelligent, avec l’augmentation du nombre d’itérations, l’effet à haute résolution de la prédiction s’améliore de plus en plus dans les données du modèle. Théoriquement, qu’elle que soit la complexité des informations haute résolution, il est possible de converger et d’apprendre finalement les caractéristiques haute fréquence correspondantes sous réserve d’un nombre infini d’itérations. Toutefois, dans des applications de données pratiques, en raison des limitations de facteurs tels que la quantité des données de diagraphie et la qualité de mise en correspondance sismique de puits, l’hypothèse du modèle géologique théorique n’est pas satisfaite par les données sismiques et les données à haute résolution, et il est impossible de construire une relation de mappage très généralisée. Le traitement à haute résolution par intelligence artificielle se heurte au problème des petits échantillons dans les situations réelles. Lorsque le modèle intelligent classique est utilisé pour traiter directement les données à haute résolution, sur la base du ‘biais de fréquence’, bien qu’un très bon effet d’ajustement dans l’ensemble d’entraînement soit obtenu progressivement avec la progression du processus d’itération, le modèle tombe inévitablement dans un état de surajustement en raison du nombre limité de données de diagraphie réelles, de telle sorte que le modèle s’avère inutile pour une application à l’ensemble des données sismiques. Toutefois, en réduisant simplement le nombre d’itérations dans le processus d’apprentissage, le modèle n’atteindra que l’état de mise en correspondance de la fréquence dominante, et il est impossible d’apprendre efficacement la caractéristique haute fréquence. Le résultat de prédiction final du modèle est sensiblement similaire à la caractéristique de fréquence dominante, et seules quelques traces de perturbation haute fréquence peuvent être trouvées dans le profil. Ainsi, la manière d’améliorer la direction d’apprentissage du modèle intelligent est devenue un problème à résoudre d’urgence par le procédé intelligent de traitement à haute résolution dans des applications de données réelles. Cela signifie que des informations haute fréquence doivent intervenir rapidement dans le processus d’itération du modèle et imposer des contraintes efficaces. L’inventeur analyse les caractéristiques multi-échelle de fréquence des données à haute résolution, et met en place un facteur d’échelle avec une fonction d’étirement et de compression de domaine fréquentiel. Après que le facteur d’échelle est appliqué aux données à haute résolution, les informations haute fréquence sont transformées en une plage de fréquence dominante dans le domaine fréquentiel pour obtenir des caractéristiques d’échelle similaires à la fréquence dominante. Un opérateur non linéaire à haute résolution contraint par au moins deux types dʼinformations de fréquence dʼéchelle dans le processus de mise à jour est construit en fusionnant le facteur dʼéchelle dans le processus de construction de modèle intelligent. Le facteur d’échelle étire le signal sismique longitudinalement dans le domaine temporel, ce qui provoque la compression du domaine fréquentiel dans une plage basse fréquence sur la base du facteur d’échelle, de manière à compresser les informations haute fréquence dans la plage de fréquence dominante dans le domaine fréquentiel, tout en protégeant le domaine temporel de la perte d’informations. Comme illustré sur la FIG. 4 , la présente divulgation propose un modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, qui comporte une unité de détermination de facteur dʼéchelle, une unité de traitement à fréquence dominante, une unité de traitement haute fréquence et une unité de fusion. Lʼunité de détermination de facteur dʼéchelle est configurée pour recevoir des données sismiques dʼun terrain cible, déterminer une bande de fréquence dominante et une bande haute fréquence des données sismiques, et déterminer un facteur dʼéchelle dʼétirement correspondant à la bande haute fréquence, et le facteur dʼéchelle dʼétirement est appliqué aux données haute fréquence dans le domaine temporel pour compresser une bande de fréquence de données haute fréquence dans une plage de bande de fréquence dominante. Il est à noter qu’il peut y avoir une ou plusieurs bandes haute fréquence déterminées ici, et chacune des bandes haute fréquence correspond à un facteur d’échelle d’étirement et à une unité de traitement à haute fréquence. Il peut y avoir une ou plusieurs bandes basse fréquence déterminées ici, et chacune des bandes basse fréquence correspond à un facteur dʼéchelle de compression et à une unité de traitement basse fréquence. L’unité de traitement à fréquence dominante est configurée pour effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques à une échelle d’origine pour obtenir des premières données sismiques à haute résolution. Lorsque les données sismiques de la bande de fréquence dominante ne sont pas compressées ou étirées, le facteur d’échelle correspondant à la fréquence dominante peut être considéré comme égal à 1. L’échelle est représentée par le nombre de points d’échantillonnage (ou volume de données) des données sismiques. L’échelle d’origine signifie que le nombre de points d’échantillonnage (ou volume de données) des données sismiques reste inchangé. Après le traitement d’étirement sur les données sismiques, le nombre de points d’échantillonnage (ou volume de données) des données sismiques augmente, c’est-à-dire que l’échelle des données sismiques augmente. Après le traitement de compression sur les données sismiques, le nombre de points d’échantillonnage (ou volume de données) des données sismiques diminue, c’est-à-dire que l’échelle des données sismiques diminue. Le traitement à haute résolution des données sismiques est une opération classique dans le domaine du traitement des données sismiques, et ne sera pas décrit ici. Lʼunité de traitement haute fréquence est configurée pour effectuer un traitement dʼétirement sur les données sismiques dans le domaine temporel à l’aide du facteur dʼéchelle dʼétirement pour effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques pour obtenir des secondes données sismiques à haute résolution. L’unité de fusion est configurée pour fusionner les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel pour obtenir des données sismiques à large bande à super-résolution. La détermination de la bande de fréquence dominante, de la bande haute fréquence et de la bande basse fréquence des données sismiques et du facteur d’échelle correspondant est également appelée analyse multi-échelle de fréquence. La FIG. 5 illustre un schéma de principe de résultats d’analyse multi-échelle de fréquence de données à haute résolution de trace unique dans le domaine temporel, sur laquelle une courbe de la FIG. 5 (a) est les données à haute résolution d’une trace unique elles-mêmes ; trois courbes de la FIG. 5 (b) sont des résultats après division en fréquence, une ligne pleine représente une partie basse fréquence de 0 à 10 Hz, une ligne en tirets représente une partie de fréquence dominante de 10 à 50 Hz, et une ligne en pointillés représente une partie haute fréquence supérieure à 50 Hz ; trois courbes de la FIG. 5 (c) sont des résultats de bandes de fréquences différentes sous l’action d’un facteur d’échelle ; à ce moment-là, la partie basse fréquence est compressée dans le domaine temporel et la partie haute fréquence est étirée dans le domaine temporel. La FIG. 6 illustre un schéma de principe de résultats d’analyse multi-échelle de fréquence de données à haute résolution de trace unique dans le domaine fréquentiel, sur laquelle la FIG. 6 (a) illustre un spectre d’amplitude pleine fréquence de données à haute résolution de trace unique ; la FIG. 6 (b) illustre des informations de spectre d’amplitude de bandes de fréquences différentes après division en fréquence, et les désignations de courbes y sont les mêmes que celles de la FIG. 5 (b) ; et la FIG. 6 (c) illustre des résultats de spectre d’amplitude sous l’action d’un facteur d’échelle. On peut voir que les deux parties basse et haute fréquence sont transformées dans la plage de fréquence dominante, et ont des caractéristiques fréquentielles similaires à celles de la fréquence dominante. L’unité de détermination de facteur d’échelle peut déterminer le facteur d’échelle d’étirement en prenant une fréquence la plus basse de la bande de fréquence dominante et une fréquence la plus élevée de la bande haute fréquence en tant que première plage de fréquence après le traitement d’étirement de la bande haute fréquence dans le domaine temporel, et en prenant un rapport de la première plage de fréquence à une plage d’origine de la bande haute fréquence avant le traitement d’étirement en tant que facteur d’échelle d’étirement. La fréquence la plus basse de la bande de fréquence dominante peut se référer à une fréquence la plus basse avec une amplitude répondant à une condition prédéterminée dans la bande de fréquence dominante, et la fréquence la plus élevée de la bande haute fréquence peut se référer à une fréquence la plus élevée avec une amplitude répondant à la condition prédéterminée dans la bande haute fréquence. La condition prédéterminée peut signifier qu’elle est supérieure à un seuil prédéterminé. Le procédé pour que lʼunité de traitement haute fréquence effectue un traitement dʼétirement sur des données sismiques pleine fréquence dans le domaine temporel peut consister à : multiplier le nombre de points dʼéchantillonnage des données sismiques pleine fréquence dans le domaine temporel par le facteur dʼéchelle dʼétirement pour obtenir le premier nombre de points dʼéchantillonnage après le traitement dʼétirement, et réaliser une interpolation linéaire sur les données sismiques pleine fréquence dans le domaine temporel en prenant le premier nombre de points dʼéchantillonnage en tant quʼobjet dʼéchantillonnage ; à ce moment-là, le spectre d’amplitude des données sismiques du domaine fréquentiel correspondant est compressé dans la plage de fréquence dominante, et la partie haute fréquence est compressée dans la plage de fréquence dominante. L’unité de traitement à fréquence dominante, l’unité de traitement haute fréquence et l’unité de traitement basse fréquence peuvent également être appelées opérateurs à haute résolution non linéaires multi-échelle. Comme illustré sur la FIG. 5 , la différence d’information entre bandes de fréquences différentes peut être perçue de manière plus intuitive après division en fréquence des données à haute résolution. La basse fréquence change lentement avec l’évolution d’un grand ensemble de strate, les caractéristiques de fréquence dominante sont similaires à celles des données sismiques, et la haute fréquence change rapidement avec de nombreuses informations sur les couches fines. Les résultats de division en fréquence sont transformés linéairement sur la base du facteur d’échelle, on peut voir intuitivement à partir des données de domaine temporel que les informations de chaque bande de fréquence ont un taux de changement similaire, et on peut également voir dans la courbe de spectre d’amplitude du domaine fréquentiel que toutes les bandes de fréquences différentes après division en fréquence sont concentrées dans la plage de fréquence dominante. Après l’analyse de fréquence multi-échelle, cette solution étire proportionnellement les composantes haute fréquence à l’extérieur de la fréquence sismique dominante, de sorte que la haute fréquence présente des caractéristiques de fréquence proches de celles de la fréquence dominante, et après avoir agi sur les données sismiques dans une base de données d’échantillons lors de l’entraînement, l’opérateur à haute résolution non linéaire multi-échelle peut simultanément faire correspondre les informations de fréquence dominante et haute fréquence de l’étiquette à haute résolution. C’est-à-dire que les informations de fréquence dominante et haute fréquence sont apprises au stade précoce de l’entraînement itératif du modèle de traitement. En raison de la fonction des informations haute fréquence, des données sismiques à haute résolution peuvent être obtenues au stade précoce d’entraînement itératif du modèle de traitement, de sorte que des données sismiques à haute résolution peuvent encore être obtenues à condition de réduire le nombre d’itérations. Par exemple, les données sismiques à haute résolution sont obtenues après 500 entraînements itératifs dans l’art antérieur, par opposition à seulement 200 entraînements itératifs dans la solution proposée ici. L’unité de traitement haute fréquence normalise les informations haute fréquence par rapport à la bande de fréquence dominante dans le domaine fréquentiel, de sorte que le modèle de traitement présente une sensibilité similaire aux informations haute fréquence en tant qu’informations de fréquence dominante et a la capacité d’apprendre préférentiellement la bande de fréquence cible. La ‘normalisation des informations haute fréquence à la bande de fréquence dominante dans le domaine fréquentiel’ peut être comprise comme le procédé de normalisation de domaine fréquentiel, qui est principalement mise en œuvre par une transformation mathématique entre le domaine temporel et le domaine fréquentiel. Dans certains modes de réalisation, lʼunité de fusion fusionne les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel, ce qui signifie que les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution sont traitées à un nombre cible de points dʼéchantillonnage, puis des premières données sismiques à haute résolution traitées et des deuxièmes données sismiques à haute résolution traitées sont ajoutées. En d’autres termes, l’opération de fusion peut être une opération de sommation. Dans dʼautres modes de réalisation, lʼunité de fusion fusionne les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel, ce qui signifie également que les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution sont traitées au nombre cible de points dʼéchantillonnage, et que des premières (par exemple, l’échelle d’origine des données sismiques peut être restaurée) données sismiques traitées et des deuxièmes (par exemple, l’échelle d’origine des données sismiques peut être restaurée) données sismiques traitées sont soumises à une opération de convolution. En d’autres termes, l’opération de fusion peut être une opération de convolution. L’unité de traitement basse fréquence, l’unité de traitement à fréquence dominante et l’unité de traitement haute fréquence mentionnées ci-après peuvent être considérées comme trois canaux pour les données sismiques pleine fréquence respectivement, c’est-à-dire que les données d’entrée de l’unité de traitement à fréquence dominante, l’unité de traitement haute fréquence et l’unité de traitement basse fréquence sont les données sismiques pleine fréquence. Après les opérations par l’unité de traitement à fréquence dominante, l’unité de traitement haute fréquence et l’unité de traitement basse fréquence, les nombres de points d’échantillonnage des données de sortie de différents canaux sont différents, et l’opération de sommation ou de convolution ne peut être effectuée directement, de sorte qu’il est nécessaire de traiter les données de chaque canal au même nombre cible de points d’échantillonnage dans un premier temps. Le nombre cible de points d’échantillonnage peut se référer au nombre de points d’échantillonnage des données sismiques à l’échelle d’origine. Les deuxièmes données sismiques à haute résolution peuvent être compressées avec le facteur d’échelle d’étirement pour obtenir le nombre cible de points d’échantillonnage. Les troisièmes données sismiques à haute résolution mentionnées ci-après peuvent être étirées avec le facteur d’échelle de compression pour obtenir le nombre cible de points d’échantillonnage. Ce procédé peut être compris comme un processus inverse de normalisation en fréquence, et peut également être appelé dénormalisation de fréquence. Dans certains modes de réalisation, lʼunité de détermination de facteur dʼéchelle est en outre configurée pour déterminer la bande basse fréquence et le facteur dʼéchelle de compression correspondant à une basse fréquence. Ainsi, comme illustré sur la FIG. 7 , le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comporte en outre une unité de traitement basse fréquence configurée pour effectuer une compression sur les données sismiques dans le domaine temporel avec le facteur dʼéchelle de compression pour obtenir des données sismiques à une seconde échelle, et effectuer un traitement intelligent à haute résolution sur les données sismiques à la seconde échelle pour obtenir des troisièmes données sismiques à haute résolution. Dans un cas où le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comporte lʼunité de traitement basse fréquence, lʼunité de fusion fusionne les premières données sismiques à haute résolution, les deuxièmes données sismiques à haute résolution et les troisièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel pour obtenir des données sismiques à large bande à super-résolution. Le traitement sur les données sismiques dans la bande basse fréquence peut être compris en référence à la description des données sismiques dans la bande haute fréquence et les FIG. 5 et 6. Lʼunité de détermination de facteur dʼéchelle peut déterminer le facteur dʼéchelle de compression en prenant une fréquence la plus élevée de la bande de fréquence dominante et une fréquence la plus basse de la bande basse fréquence en tant que deuxième plage de fréquence après le traitement de compression de la bande haute fréquence dans le domaine temporel, et en prenant un rapport dʼune plage d’origine de la bande basse fréquence avant le traitement de compression à la deuxième plage de fréquence en tant que facteur dʼéchelle de compression. La fréquence la plus élevée dans la bande de fréquence dominante peut se référer à une fréquence la plus élevée avec une amplitude répondant à une condition prédéterminée dans la bande de fréquence dominante, et la fréquence la plus basse dans la bande basse fréquence peut se référer à une fréquence la plus basse avec une amplitude répondant à la condition prédéterminée dans la bande basse fréquence. La condition prédéterminée peut signifier qu’elle est supérieure à un seuil prédéterminé. Le procédé pour que lʼunité de traitement basse fréquence effectue un traitement de compression sur les données sismiques à haute fréquence dans le domaine temporel peut consister à : multiplier le nombre de points dʼéchantillonnage des données sismiques à haute fréquence dans le domaine temporel par le facteur dʼéchelle de compression pour obtenir le second nombre de points dʼéchantillonnage après le traitement de compression, et prendre le second nombre de points dʼéchantillonnage en tant que cible dʼéchantillonnage pour effectuer un échantillonnage linéaire des données sismiques pleine fréquence dans le domaine temporel. Lorsque l’unité de traitement haute fréquence et l’unité de traitement basse fréquence sont utilisées dans le modèle de traitement, il est possible d’établir directement un mappage de bout en bout des données sismiques aux données à haute résolution, et d’obtenir de bons résultats de prédiction. La FIG. 8 illustre un schéma de principe d’un processus de traitement de données du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Sur la FIG. 8 , T dans un cadre inférieur représente un facteur d’échelle (comportant un facteur d’échelle d’étirement et un facteur d’échelle de compression), et Multiplity T représente une transformation d’échelle de données sismiques à l’aide du facteur d’échelle ; Conv 21×1 représente une opération de convolution de données avec un noyau de convolution 21×1, et Conv 1×1 représente une opération de convolution de données avec un noyau de convolution 1×1 ; Divide T représente une transformation dʼune échelle de données en une échelle d’origine à l’aide du facteur dʼéchelle (cʼest-à-dire la dénormalisation de domaine fréquentiel) ; et ReLU représente un traitement de données avec une fonction dʼactivation ReLU. Comme illustré sur la FIG. 8 , les données d’entrée du modèle de traitement sont des données sismiques, et les données de sortie sont des données sismiques à haute résolution. Lors de l’entraînement, un mode d’apprentissage de trace unique (données sismiques) par rapport à trace simple (données à haute résolution) est adopté. Après qu’une trace des données sismiques est entrée, le facteur d’échelle T est obtenu à partir de l’analyse multi-échelle de fréquence, et les données sismiques sont étirées ou compressées avec le facteur d’échelle T dans le domaine temporel pour mettre en œuvre la normalisation de domaine fréquentiel sur la base de la bande de fréquence dominante ; ensuite, à travers un sous-module inclus par une convolution unidimensionnelle et une fonction non linéaire ReLu, chaque couche de convolution est ajoutée avec une couche de regroupement, de sorte que les données conservent les mêmes caractéristiques de fréquence dans lʼunité de traitement à basse fréquence, à fréquence dominante et à haute fréquence. La sortie des unités de traitement avec des bandes de fréquences différentes est soumise à une dénormalisation de domaine fréquentiel sur la base du facteur d’échelle, de sorte que les données sont compressées à une longueur d’origine dans le domaine temporel, les caractéristiques de fréquence identiques à celles des données sismiques sont restaurées dans le domaine fréquentiel, et des données restaurées sont combinées dans le domaine temporel sous une forme multi-canal. Enfin, les données sont fusionnées par un noyau de convolution linéaire 1×1, de manière à obtenir les données haute résolution prédites finales en tenant compte de manière globale des résultats de différentes unités de traitement. Une analyse caractéristique multi-échelle de fréquence est réalisée, y compris une division en fréquence et une analyse conjointe du domaine fréquentiel et du domaine temporel, de manière à sélectionner la bande de fréquence cible à étendre et à augmenter. Des facteurs d’échelle correspondants sont conçus pour des bandes de fréquence cibles différentes sur la base d’une relation de transformation mathématique entre le domaine fréquentiel et le domaine temporel, et les bandes de fréquence cibles sont compressées dans la plage de fréquence dominante des données sismiques dans le domaine fréquentiel. Ensuite, les unités de traitement correspondantes sont construites à partir de facteurs d’échelle différents, les informations de domaine temporel sont combinées en connectant les extrémités de sortie des unités de traitement en parallèle par l’intermédiaire d’une couche de convolution linéaire, de manière à obtenir un modèle de traitement à haute résolution basé sur des caractéristiques multi-échelles de fréquence. L’opérateur à haute résolution non linéaire multi-échelle dans le modèle de traitement est contraint de manière coopérative par les informations de fréquence de différentes échelles, telles que basse fréquence, fréquence dominante et haute fréquence, ce qui non seulement améliore le degré d’utilisation des informations basse fréquence et haute fréquence, mais utilise également la corrélation intrinsèque entre fréquences différentes pour une aide mutuelle, permettant ainsi d’améliorer les effets d’inversion de bandes de fréquences différentes, enrichissant manifestement en particulier les informations haute fréquence des résultats d’inversion. Ainsi, le modèle de traitement est en particulier adapté pour résoudre le problème inverse du traitement à haute résolution de données sismiques. Le modèle de traitement présente une bonne généralisation et une bonne continuité spatiale. Le modèle de traitement peut effectuer un traitement à haute résolution de données sismiques et des représentations fines de structures géologiques pour différentes cibles géologiques, et fournir des données de base de haute qualité pour l’interprétation structurelle, l’inversion sismique, la prédiction de réservoirs, l’ingénierie de forage, etc. Le modèle de traitement est un modèle de traitement d’intelligence artificielle. La présente divulgation propose en outre un procédé d’entraînement pour le modèle de traitement, qui comporte l’étape 10, l’étape 20 et l’étape 30 suivantes. S10 : obtenir des échantillons de données sismiques dʼun emplacement cible dans un terrain cible. S20 : obtenir des données de diagraphie dʼun puits réel à lʼemplacement cible dans le terrain cible, et déterminer des échantillons de données sismiques à haute résolution sur la base des données de diagraphie. Une courbe dʼimpédance est calculée sur la base dʼune courbe de vitesse dʼonde primaire et dʼune courbe de densité dans les données de diagraphie, et une courbe de réflectivité est calculée sur la base de la courbe dʼimpédance. La réflectivité obtenue à ce moment-là est une réflectivité pleine fréquence extrêmement éparse, et des données à haute résolution peuvent être obtenues en effectuant un filtre passe-haut sur la réflectivité pleine fréquence. S30 : effectuer un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Avant d’être entrés dans le modèle de traitement, les échantillons de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution peuvent être soumis à un traitement de normalisation. Lors de l’entraînement itératif du modèle de traitement en S30, une direction d’itération est généralement déterminée sur la base de la fonction objectif. Dans certains modes de réalisation, la fonction objectif est la différence entre la cible de sortie et les données d’entrée de l’ensemble du modèle de traitement. En S10, S20 et S30, les caractéristiques multi-échelle de fréquence sont utilisées pour guider la construction de la structure spatiale du modèle intelligent et la conception de la fonction objectif, et la règle géophysique dans le traitement à haute résolution est intégrée à la conception du procédé d’intelligence artificielle. Sous un tel mode d’apprentissage, le modèle de traitement peut avoir un meilleur effet à haute résolution et une valeur d’application dans les terrains et scénarios. Dans dʼautres modes de réalisation, la fonction objectif peut comporter un terme de différence et un terme de contrainte, et le terme de différence comporte une différence entre la cible de sortie et les données dʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et le terme de contrainte comporte une somme dʼune différence correspondant à chacune des unités de traitement ; chacune des unités de traitement comporte une unité de traitement haute fréquence et/ou une unité de traitement basse fréquence, et la différence correspondant à lʼunité de traitement est une différence entre les données de sortie et les données dʼentrée de lʼunité de traitement. Par exemple, la fonction objectif est , et la fonction objectif consiste en un terme de différence et un terme de contrainte, dans lequel le terme de différence représente une différence entre une valeur cible de sortie (cʼest-à-dire, des données dʼétiquette) et une valeur de sortie réelle du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et le terme de contrainte est conjointement déterminé par les unités de traitement haute fréquence et les unités de traitement basse fréquence dans un nombre total de n ; le terme de contrainte comporte une somme dʼune différence correspondant à chacune des unités de traitement, chacune des unités de traitement comporte une unité de traitement haute fréquence et/ou une unité de traitement basse fréquence, et la différence correspondant à une unité de traitement est une différence entre une valeur cible de sortie et une valeur de sortie réelle de lʼunité de traitement. Par exemple, représente une différence correspondant à l’unité de traitement haute fréquence ou à l’unité de traitement basse fréquence, et le coefficient est un paramètre de régularisation, . La différence ci-dessus peut être une valeur absolue d’une différence entre des valeurs numériques ou un carré d’une différence entre des valeurs numériques. Il est à noter que lʼentrée du modèle ou de lʼunité dans la présente divulgation est les données caractéristiques dans les données dʼéchantillons, et les données de sortie du modèle ou de l’unité sont les données dʼétiquette dans les données dʼéchantillons. D’une part, une direction descendante de valeurs de fonction objectif du processus d’entraînement du modèle de traitement est contrainte par les caractéristiques multi-échelle de fréquences différentes, et présente une tendance descendante plus douce et plus efficace. En revanche, le processus d’entraînement du modèle de traitement est supervisé avec la différence entre la cible de sortie et les données d’entrée du modèle de traitement, et est contraint par les informations multi-échelle de fréquence de l’unité de traitement haute fréquence et/ou de l’unité basse fréquence. À partir du début, l’itération est contrainte par les caractéristiques de bandes de fréquences différentes conjointement, ce qui permet de s’affranchir de la forte contrainte d’informations de fréquence dominante dans une certaine mesure, réduisant fortement la possibilité de surajustement, et améliorant encore la valeur d’application du modèle de traitement entraîné. L’opérateur à haute résolution non linéaire multi-échelle est contraint de manière coopérative par les informations de fréquence d’échelles différentes, ce qui évite non seulement le problème de l’utilisation limitée des informations haute et basse fréquence avec un faible rapport signal sur bruit, mais utilise également la corrélation intrinsèque entre des informations de fréquences différentes pour une aide mutuelle, ce qui est particulièrement adapté pour résoudre le problème inverse du traitement à haute résolution de données sismiques. En raison du coût élevé du forage, la quantité de données de diagraphie est limitée. Lors du traitement de données de terrain, l’apprentissage par transfert est généralement adopté pour réduire l’influence du surajustement sur le résultat à haute résolution, mais l’effet est toujours limité. Selon la présente divulgation, un opérateur non linéaire à haute résolution basé sur des caractéristiques multi-échelle de fréquence est adopté pour optimiser une direction descendante de gradient sous la contrainte de fréquence multi-échelle, de sorte que l’opérateur à haute résolution avec apprentissage par transfert peut obtenir un résultat à haute résolution avec une bonne continuité spatiale en un nombre limité d’itérations. Dans certains modes de réalisation, comme illustré sur la FIG. 9 , avant S30, le procédé comporte en outre un procédé de pré-entraînement pour le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comportant l’étape 40, l’étape 50 et l’étape 60 suivantes. S40 : effectuer une extraction par ondelettes statistiques sur les échantillons de données sismiques pour obtenir une base de données dʼéchantillons dʼondelettes des échantillons de données sismiques. S50 : convoluer un ensemble de réflectivité de données de modèle géologique avec des ondelettes sismiques dans la base de données dʼéchantillons dʼondelettes pour obtenir une base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse. La réflectivité est une propriété inhérente de la strate et ne changera pas avec le changement de mode de détection. L’ensemble de réflectivité de données de modèle géologique peut être un ensemble de réflectivités calculées par un modèle géologique construit de quelque manière que ce soit. En général, l’ensemble de réflectivités de données de modèle géologique est connu dans l’art et peut être facilement disponible pour une utilisation. S60 : pré-entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant la base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et lʼensemble de réflectivité de données de modèle géologique en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Le modèle de traitement obtenu par pré-entraînement par le procédé d’entraînement de modèle décrit dans S40, S50 et S60 présente la capacité à haute résolution d’un guidage par avancement d’ondelettes. Après le pré-entraînement, les données de diagraphie (données de petit échantillon) d’un puits réel sont introduites pour un apprentissage par transfert et une supervision du processus d’itération du réseau. Comme les données de diagraphie du puits réel sont précises, le modèle de traitement obtenu par apprentissage par transfert peut atteindre un bon effet de haute résolution. Dans le processus d’entraînement, il est permis d’itérer le modèle de nombreuses fois jusqu’à convergence. Enfin, l’opérateur non linéaire peut apprendre la capacité de compression des ondelettes similaire à celle dans la conduite de modèle (un processus où les données sismiques atteignent une résolution élevée est également appelé compression des ondelettes). Le modèle pré-entrainé peut être appliqué à des données de terrain pour obtenir des résultats à haute résolution avec une stratification évidente, mais à ce moment-là, la corrélation du résultat à haute résolution avec le puits est limitée, et certains événements majeurs avec de nombreuses informations à fréquence dominante sont toujours difficiles à décomposer. Sur la base du modèle pré-entraîné, lorsque les paramètres de modèle sont en outre modifiés par apprentissage par transfert sur la base des données du puits réel, afin d’empêcher le modèle de tomber dans le surajustement, le nombre d’itérations en S30 peut être commandé en dessous d’un nombre prédéterminé (par exemple, 200). À ce moment-là, sous la contrainte des informations multi-échelle de fréquence, la direction descendante de gradient est conjointement contrainte par les informations de trois échelles de basse fréquence, fréquence dominante et haute fréquence, ce qui améliore encore l’efficacité de descente, et équilibre les influences des données sismiques et des données de diagraphie sur le résultat à haute résolution dans les itérations à court terme, et obtient le résultat à haute résolution avec un rapport signal sur bruit élevé et une bonne continuité spatiale. La présente divulgation propose en outre un procédé de traitement à haute résolution de données sismiques, qui entre des données sismiques d’un terrain cible dans le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et prend les données de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en tant que données à haute résolution. Par exemple, en général, le nombre de traces des données de diagraphie dans le terrain cible est faible, mais le nombre de traces des données sismiques est important, ainsi les données sismiques à haute résolution sont calculées à l’aide du seul faible nombre de traces des données de diagraphie, et une première partie de données sismiques (les données sismiques) sont entrées dans un modèle pré-entraîné pour obtenir une seconde partie de données sismiques ; ensuite, la seconde partie de données sismiques est entrée dans le modèle de traitement entraîné pour obtenir des données à haute résolution cibles, permettant ainsi d’obtenir des données à haute résolution correspondant à toutes les données sismiques dʼun profil de terrain cible. Sur la base de lʼanalyse de données massives et de la théorie de propagation des ondes sismiques, une analyse de signal multi-bande multi-échelle est effectuée sur les données sismiques et les données de diagraphie pour guider la construction dʼun modèle non linéaire à haute résolution à multi-échelle de fréquence. Le point central est de mettre en œuvre la fusion interactive et coopérative des caractéristiques multi-échelle de fréquence, et les données à haute résolution de diagraphie sont utilisées en tant que contrainte pour optimiser l’appareil et le procédé de traitement à haute résolution multi-échelle multi-fréquence. Cette solution peut être directement appliquée à tout terrain de travail réel dans différentes régions avec la même répartition que la base de données, et permet d’obtenir des images sismiques haute définition rapidement ou même en temps réel. Cette solution peut également être appliquée à tout terrain de travail réel dans différentes régions de distributions différentes, et il suffit de modifier de manière appropriée le modèle du nouveau procédé et le nouvel appareil fourni par la présente divulgation à l’aide de données de diagraphie à large bande du terrain de travail, et enfin d’appliquer le modèle à haute résolution modifié à des données sismiques pré-empilement ou post-empilement réelles pour atteindre le traitement à haute résolution non linéaire multi-échelle, et obtenir des données à haute résolution avec une bande de fréquence plus large que les données sismiques d’origine, de sorte que les images traitées sont plus claires et plus détaillées. La FIG. 10 illustre un schéma de principe de résultats de traitement à haute résolution de données de terrain. La FIG. 10 (a) illustre des données de terrain, dans lesquelles une courbe noire représente des données à haute résolution extraites d’un puits réel dans cet emplacement, et une zone indiquée par les flèches noires est une strate cible, qui existait dans des interprétations de diagraphie et des attributs sismiques, mais ne peut pas être affichée dans les données sismiques. La FIG. 10 (b) illustre des résultats de traitement à haute résolution basés sur un modèle pré-entraîné ; comme on peut le voir dans le profil, la résolution est manifestement améliorée et la stratification est bonne, mais la corrélation avec le puits est faible, et aucune strate cible n’apparaît. La FIG. 10 (c) illustre des résultats de traitement à haute résolution obtenus par apprentissage par transfert sur un modèle pré-entraîné à lʼaide dʼun réseau neuronal à convolution de profondeur ordinaire ; à ce moment-là, des composantes basse fréquence du profil sont manifestement améliorées, la réponse de la strate cible apparaît mais non continue, et le profil perd beaucoup de continuité transversale. La FIG. 10 (d) illustre des résultats de traitement à haute résolution obtenus par apprentissage par transfert sur un modèle pré-entraîné à l’aide d’un opérateur à haute résolution non linéaire multi-échelle de fréquence ; dans une strate cible indiquée par les flèches noires, un nouvel événement avec une forte continuité apparaît, tandis que le profil maintient un rapport signal sur bruit élevé et continuité transversale. Sur la FIG. 10 , CDP est un point de collecte de profondeur commun. La FIG. 11 illustre un schéma de principe de comparaison entre spectres d’amplitude de données de diagraphie réelles participant à l’entraînement dans le domaine fréquentiel, sur laquelle une courbe noire représente un spectre d’amplitude de données de terrain, une courbe gris clair représente un spectre d’amplitude d’un résultat d’un modèle pré-entraîné sans intervention de puits, une ligne en tirets noirs représente un spectre d’amplitude d’un résultat d’apprentissage par transfert d’un réseau neuronal à convolution profonde ordinaire, et une ligne en pointillés noirs représente un spectre d’amplitude d’un résultat d’apprentissage par transfert de réseau multi-échelle de fréquence. Comme on peut le voir à partir d’une zone indiquée par un cercle noir sur le dessin, seul un opérateur à haute résolution non linéaire à multi-échelle de fréquence obtient les nombreuses caractéristiques haute fréquence par inversion en un nombre limité d’itérations. La FIG. 12 illustre un schéma de principe de comparaison entre spectres d’amplitude de données de profil dans le domaine fréquentiel, sur laquelle les dénominations de courbes sont les mêmes que celles de la FIG. 11 . Comme on peut le voir à partir d’une zone indiquée par un cercle noir sur la FIG. 12 , un opérateur à haute résolution non linéaire à échelle multiple fréquence favorise la capacité d’inversion haute fréquence à tout le profil, mais le réseau de neurones à convolution ordinaire n’a qu’une réponse haute fréquence faible dans l’ensemble du profil. La FIG. 13 illustre un schéma de principe de résultats de traitement à haute résolution (terrains cibles agrandis) de données de terrain. La FIG. 13 (a) illustre des données de terrain, sur laquelle un cercle blanc indique une strate cible, des bornes supérieure et inférieure de la strate cible sont marquées avec des lignes noires courtes, mais la strate cible n’apparaît pas dans les données sismiques. La FIG. 13 (b) illustre des résultats de traitement à haute résolution obtenus par apprentissage par transfert sur un modèle pré-entraîné à lʼaide dʼun réseau neuronal à convolution profonde ordinaire ; à ce moment-là, de fortes concentrations d’énergie apparaissent à proximité d’un puits au niveau d’une strate cible, mais elles ne sont pas efficacement étendues à la dérivation du puits, et il y a une possibilité de surajustement. La FIG. 13 (c) illustre un résultat de traitement à haute résolution obtenu par apprentissage par transfert sur un modèle pré-entraîné à l’aide d’un opérateur à haute résolution non linéaire à multi-échelle de fréquence, sur laquelle une strate continue est générée dans la strate cible, qui est cohérente avec la strate sur le puits, permettant ainsi de montrer que le procédé de la présente divulgation présente certains avantages. La FIG. 14 illustre un schéma de principe de comparaison de données sismiques de synthèse obtenues par convolution de données à haute résolution avec des ondelettes sismiques, sur laquelle une courbe la plus à gauche est une courbe de vitesse d’onde primaire, une courbe sombre au milieu est composée de cinq traces de données identiques après que des données de diagraphie sont convoluées avec des ondelettes sismiques pour synthétiser des données sismiques ; une courbe de couleur claire illustre des résultats de traitement à haute résolution obtenus par un opérateur à haute résolution non linéaire multi-échelle de fréquence, et est composé de cinq traces de contournement de puits. On peut voir qu’une couche fine dans les données sismiques synthétisées à partir des données de diagraphie présente une bonne correspondance sur le profil sismique inversé par l’opérateur à haute résolution non linéaire multi-échelle de fréquence, et notamment dans un terrain cible dans un cadre à ligne en tirets noir, reflète que le procédé proposé par la présente divulgation peut être utilisé pour un traitement à haute résolution pour obtenir un résultat haute fidélité. La présente divulgation propose un appareil d’entraînement de modèle de traitement permettant d’entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. L’appareil comporte une première unité d’obtention, une unité d’acquisition d’obtention et une unité d’entraînement itératif. La première unité dʼobtention est configurée pour obtenir des échantillons de données sismiques dʼun emplacement cible dans un terrain cible. La seconde unité dʼobtention est configurée pour obtenir des données de diagraphie dʼun puits réel au niveau de lʼemplacement cible dans le terrain cible, et déterminer des échantillons de données sismiques à haute résolution sur la base des données de diagraphie. L’unité dʼentraînement itératif est configurée pour effectuer un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Dans certains modes de réalisation, lʼappareil comporte en outre : une unité dʼextraction configurée pour effectuer une extraction statistique par ondelettes sur les échantillons de données sismiques pour obtenir une base de données dʼéchantillons dʼondelettes avec des caractéristiques des données sismiques ; une unité de synthèse configurée pour convoluer un ensemble de données de réflectivité avec des ondelettes sismiques dans la base de données dʼéchantillons dʼondelettes pour obtenir une base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse avec un très grand volume de données ; et une unité de pré-entraînement configurée pour pré-entraîner le modèle de traitement en prenant la base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse en tant quʼentrée du modèle de traitement et lʼensemble de réflectivité des données de synthèse en tant que cible de sortie du modèle de traitement. Dans certains modes de réalisation, lorsque lʼentraînement itératif du modèle de traitement est effectué, une direction d’itération est déterminée sur la base dʼune fonction objectif comportant un terme de différence et un terme de contrainte, et le terme de différence comporte une différence entre une valeur cible de sortie et une valeur de sortie réelle du modèle de traitement, et le terme de contrainte comporte une somme dʼune différence correspondant à chacune des unités de traitement ; chacune des unités de traitement comporte une unité de traitement haute fréquence et/ou une unité de traitement basse fréquence, et la différence correspondant à une unité de traitement est une différence entre la valeur cible de sortie et la valeur de sortie réelle de lʼunité de traitement. La présente divulgation propose un appareil de traitement à haute résolution de données sismiques, comportant une unité d’application configurée pour entrer les données sismiques du terrain cible dans le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et prendre des données de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en tant que données à haute résolution. Les descriptions et fonctions des appareils ci-dessus peuvent être comprises en référence au modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, au procédé d’entraînement ou au procédé de traitement à haute résolution de données sismiques, et ne seront pas reprises ici. Un mode de réalisation de la présente divulgation propose en outre un dispositif électronique, tel qu’illustré sur la FIG. 15 , qui peut comporter un processeur 1501 et une mémoire 1502, et le processeur 1501 et la mémoire 1502 peuvent être connectés par un bus ou d’autres moyens, et une connexion par un bus est prise en tant qu’exemple sur la FIG. 15 . Le processeur 1501 peut être une unité centrale de traitement (CPU). Le processeur 1501 peut également être tout autre processeur à usage général, un processeur de signal numérique (DSP), un circuit intégré à application spécifique (ASIC), une matrice prédiffusée programmable par l’utilisateur (FPGA) ou tout autre dispositif logique programmable, une porte discrète ou un dispositif logique à transistor, un composant matériel discret ou autres puces, ou des combinaisons des différentes puces ci-dessus. En tant que support de stockage non transitoire lisible par ordinateur, la mémoire 1502 peut être utilisée pour stocker des programmes logiciels non transitoires, des programmes et modules exécutables par ordinateur non transitoires, tels que des instructions/modules de programme correspondant au procédé de traitement à haute résolution de données sismiques dans les modes de réalisation de la présente divulgation. Le processeur 1501 effectue diverses applications fonctionnelles et traitement de données du processeur en faisant fonctionner les programmes logiciels non transitoires, instructions et modules stockés dans la mémoire 1502, c’est-à-dire pour mettre en œuvre le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, le procédé d’entraînement ou le procédé de traitement à haute résolution de données sismiques dans les modes de réalisation de procédé ci-dessus. La mémoire 1502 peut comporter une zone de stockage de programme et une zone de stockage de données, et la zone de stockage de programme peut stocker un système d’exploitation et un programme d’application requis par au moins une fonction ; la zone de stockage de données peut stocker des données créées par le processeur 1501 et similaires. De plus, la mémoire 1502 peut comporter une mémoire vive à grande vitesse, et une mémoire non transitoire telle qu’au moins un dispositif de mémoire de disque, un dispositif de mémoire flash ou tout autre dispositif de mémoire à semi-conducteurs non transitoire. Dans certains modes de réalisation, la mémoire 1502 peut facultativement comporter des mémoires situées à distance par rapport au processeur 1501, et ces mémoires distantes peuvent être connectées au processeur 1501 par le biais d’un réseau. Des exemples des réseaux ci-dessus comportent, mais sans s’y limiter, Internet, un intranet, un réseau local, un réseau de communication mobile, et des combinaisons de ceux-ci. Le ou les modules sont stockés dans la mémoire 1502 et, lorsqu’ils sont exécutés par le processeur 1501, mettent en œuvre le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, le procédé d’entraînement ou le procédé de traitement à haute résolution de données sismiques. Les détails du dispositif électronique peuvent être compris en référence aux descriptions et effets correspondants du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, du procédé d’entraînement ou du procédé de traitement à haute résolution de données sismiques, et ne seront pas repris ici. La présente divulgation propose en outre un support de stockage informatique, qui stocke des instructions de programme informatique, lorsqu’elles sont exécutées, mettent en œuvre des étapes du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, le procédé d’entraînement ou le procédé de traitement à haute résolution de données sismiques. La présente divulgation propose en outre un produit de programme informatique comportant un programme informatique, et le programme informatique, lorsqu’il est exécuté par un processeur, met en œuvre des étapes du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, du procédé d’entraînement ou du procédé de traitement à haute résolution de données sismiques. Comme peut le comprendre lʼhomme du métier, tout ou partie des procédures dans les procédés des modes de réalisation ci-dessus peuvent être mis en œuvre en donnant des instructions au matériel connexe par un programme informatique stocké dans un support de stockage lisible par ordinateur, et lorsquʼil est exécuté, le programme comporte les procédures des procédés des modes de réalisation ci-dessus. Dans ce mode de réalisation, le support de stockage peut être un disque magnétique, un disque optique, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire flash, un disque dur (HDD), un disque à circuits intégrés (SSD), etc. Le support de stockage peut comporter en outre des combinaisons des mémoires ci-dessus. Les modes de réalisation ici sont décrits de manière progressive, et les parties identiques ou similaires des modes de réalisation peuvent se référer les unes aux autres. Chaque mode de réalisation met l’accent sur ses différences par rapport aux autres modes de réalisation. Tout système, appareil, module ou unité présenté dans les modes de réalisation peut spécifiquement être mis en œuvre par une puce informatique ou une entité, ou par un produit ayant une certaine fonction. Pour faciliter la description, l’appareil est décrit en étant divisé en différentes unités basées sur ses fonctions et décrites respectivement. Bien entendu, les fonctions des différentes unités peuvent être réalisées dans le ou les mêmes logiciels et/ou matériels lorsque la présente divulgation est mise en œuvre. À partir de la description des modes de réalisation ci-dessus, l’homme du métier comprend clairement que la présente divulgation peut être mise en œuvre au moyen d’un logiciel et d’une plateforme matérielle générale nécessaire. Sur la base de cette compréhension, la solution technique de la présente divulgation peut être sensiblement, ou présenter une partie contribuant à l’art antérieur, réalisée sous la forme d’un produit logiciel, qui peut être stocké dans un support de stockage, tel qu’une ROM/RAM, un disque magnétique, un disque optique, etc., et comporter plusieurs instructions pour permettre à un dispositif informatique (un ordinateur personnel, un serveur, ou un dispositif réseau, etc.) de mettre en œuvre les procédés décrits dans divers modes de réalisation ou certaines parties de ceux-ci dans la présente divulgation. La présente divulgation peut être appliquée dans de nombreux environnements ou configurations de système informatique à usage général ou à usage spécifique, par exemple un ordinateur personnel, un ordinateur de serveur, un dispositif portatif ou dispositif portable, un dispositif de tablette, un système multiprocesseur, un système à base de microprocesseur, un décodeur, un dispositif électronique grand public programmable, un PC en réseau, un mini-ordinateur, un ordinateur central, un environnement informatique distribué comportant l’un quelconque des systèmes ou dispositifs susmentionnés, etc. La présente divulgation peut être décrite dans le contexte général des instructions exécutables par ordinateur exécutées par l’ordinateur, par exemple un module de programme. De manière générale, le module de programme comporte une routine, un programme, un objet, un composant, une structure de données, etc., exécutant une tâche particulière ou réalisant un type de données abstraites particulier. La présente divulgation peut également être mise en œuvre dans les environnements de calcul distribués où des tâches sont exécutées par des dispositifs de traitement distants connectés par le biais d’un réseau de communication. Dans les environnements informatiques distribués, les modules de programme peuvent être situés dans le support de stockage informatique local et distant comportant le dispositif de stockage. Bien que la présente divulgation ait été décrite au travers de modes de réalisation, l’homme du métier sait qu’il existe de nombreuses modifications et variations dans la présente divulgation sans s’écarter de son esprit, et il est prévu que les revendications annexées comportent ces modifications et variations sans s’écarter de l’esprit de la présente divulgation. Modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, comprenant : une unité de détermination de facteur dʼéchelle configurée pour recevoir des données sismiques dʼun terrain cible, déterminer une bande de fréquence dominante et une bande haute fréquence des données sismiques, et déterminer un facteur dʼéchelle dʼétirement correspondant à la bande haute fréquence, dans lequel le facteur dʼéchelle dʼétirement est appliqué aux données haute fréquence dans un domaine temporel pour compresser les données haute fréquence dans une plage de bande de fréquence dominante ; une unité de traitement à fréquence dominante configurée pour effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques à une échelle d’origine pour obtenir des premières données sismiques à haute résolution ; une unité de traitement haute fréquence configurée pour effectuer un traitement dʼétirement sur les données sismiques dans le domaine temporel à l’aide du facteur dʼéchelle dʼétirement pour obtenir des données sismiques à une première échelle, et effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques à la première échelle pour obtenir des deuxièmes données sismiques à haute résolution ; et une unité de fusion configurée pour fusionner les premières données sismiques à haute résolution et les deuxièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel pour obtenir des données sismiques à large bande à super-résolution. Modèle de traitement selon la revendication 1, dans lequel lʼunité de détermination de facteur dʼéchelle est en outre configurée pour déterminer une bande basse fréquence et un facteur dʼéchelle de compression correspondant à la bande basse fréquence ; de manière correspondante, le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comprend en outre une unité de traitement basse fréquence configurée pour effectuer une compression sur les données sismiques dans le domaine temporel avec le facteur dʼéchelle de compression pour obtenir des données sismiques à une seconde échelle, et effectuer un traitement à haute résolution sur les données sismiques à la seconde échelle pour obtenir des troisièmes données sismiques à haute résolution ; et lʼunité de fusion fusionne les premières données sismiques à haute résolution, les deuxièmes données sismiques à haute résolution et les troisièmes données sismiques à haute résolution dans le domaine temporel pour obtenir les données sismiques à large bande à super-résolution. Procédé dʼentraînement de modèle de traitement à haute résolution permettant d’entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la revendication 1 ou 2, le procédé comprenant : lʼobtention dʼéchantillons de données sismiques dʼun emplacement cible dans un terrain cible ; lʼobtention de données de diagraphie dʼun puits réel à lʼemplacement cible dans le terrain cible, et la détermination dʼéchantillons de données sismiques à haute résolution sur la base des données de diagraphie ; et la réalisation d’un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Procédé selon la revendication 3, dans lequel avant la réalisation de l’entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, le procédé comprend en outre un procédé de pré-entraînement pour le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques comprenant : la réalisation dʼune extraction par ondelettes statistiques sur les échantillons de données sismiques pour obtenir une base de données dʼéchantillons dʼondelettes des échantillons de données sismiques ; la convolution dʼun ensemble de réflectivité de données de modèle géologique avec des ondelettes sismiques dans la base de données dʼéchantillons dʼondelettes pour obtenir une base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse ; et le pré-entraînement du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant la base de données dʼéchantillons de données sismiques de synthèse en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et lʼensemble de réflectivité de données de modèle géologique en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, pendant lʼentraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, une direction d’itération est déterminée sur la base dʼune fonction objectif comprenant un terme de différence et un terme de contrainte, dans lequel le terme de différence comprend une différence entre une valeur cible de sortie et une valeur de sortie réelle du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques, et le terme de contrainte comprend une somme dʼune différence correspondant à chacune des unités de traitement ; chacune des unités de traitement comprend une unité de traitement haute fréquence et/ou une unité de traitement basse fréquence, et la différence correspondant à une unité de traitement est une différence entre la valeur cible de sortie et la valeur de sortie réelle de lʼunité de traitement. Procédé de traitement à haute résolution de données sismiques, comprenant : lʼentrée de données sismiques dʼun terrain cible dans le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la revendication 1 ou 2, et le fait de prendre des données de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en tant que données sismiques à haute résolution. Appareil dʼentraînement de modèle de traitement permettant d’entraîner le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la revendication 1 ou 2 ; lʼappareil comprenant : une première unité dʼobtention configurée pour obtenir des échantillons de données sismiques dʼun emplacement cible dans un terrain cible ; une seconde unité dʼobtention configurée pour obtenir des données de diagraphie dʼun puits réel à la position cible dans le terrain cible, et déterminer des échantillons de données sismiques à haute résolution sur la base des données de diagraphie ; et une unité dʼentraînement itératif configurée pour effectuer un entraînement itératif du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en prenant les échantillons de données sismiques en tant quʼentrée du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques et les échantillons de données sismiques à haute résolution en tant que cible de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques. Appareil de traitement à haute résolution de données sismiques, comprenant : une unité dʼapplication configurée pour entrer des données sismiques dʼun terrain cible dans le modèle de traitement à haute résolution de données sismiques selon la revendication 1 ou 2, et prendre des données de sortie du modèle de traitement à haute résolution de données sismiques en tant que données sismiques à haute résolution. 9 Dispositif électronique, comprenant : une mémoire et un processeur en connexion de communication lʼun avec lʼautre, dans lequel la mémoire stocke des instructions informatiques, et le processeur met en œuvre les étapes du procédé selon lʼune quelconque des revendications 3 à 6 en exécutant les instructions informatiques. 10 Support de stockage informatique, dans lequel le support de stockage informatique stocke des instructions de programme informatique, lorsquʼelles sont exécutées, les instructions de programme informatique mettent en œuvre les étapes du procédé selon lʼune quelconque des revendications 3 à 6.