【摘 要】
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提高地震资料分辨率一直是地震勘探工作的重点和难点,传统方法存在假设条件苛刻、参数求取过程复杂等问题。本文采用数据驱动的思想,用开源的合成地震数据训练改进的U-Net网络,将MS-SSIM函数与MAE函数结合作为损失函数,并找到了适合的权重,解决了传统MAE函数作为损失函数会造成的断层被平滑的问题,并通过引入迁移学习,提高地震信号的频宽和主频,在地震数据中恢复了薄层结构特征,并且解决了深度学习提频中
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提高地震资料分辨率一直是地震勘探工作的重点和难点,传统方法存在假设条件苛刻、参数求取过程复杂等问题。本文采用数据驱动的思想,用开源的合成地震数据训练改进的U-Net网络,将MS-SSIM函数与MAE函数结合作为损失函数,并找到了适合的权重,解决了传统MAE函数作为损失函数会造成的断层被平滑的问题,并通过引入迁移学习,提高地震信号的频宽和主频,在地震数据中恢复了薄层结构特征,并且解决了深度学习提频中低频信号会丢失的问题。实际数据应用结果表明,与一般的U-Net网络+MAE损失函数相比,本文的方法能够有效增加频宽,提升地震资料分辨率,且保留地震信号低频成分,主频从36Hz提升至50Hz,PSNR有效提高,同时还能去除地震数据中包含的随机噪声干扰。
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