【摘 要】
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在地震勘探中获得的地震数据通常会由于地形限制等现实因素的影响而出现不同程度的地震道缺失现象。为了避免影响后续的地震资料解释环节,需要对缺失的地震数据进行地震数据插值操作。近年来深度学习方法被广泛运用于解决各领域的相关问题,其中就包括地震数据插值问题。深度学习方法往往需要在固定范围的噪音水平上对网络进行训练,但大量测试结果表明,在训练范围之外的噪声水平下评估网络时,网络的效果会变差。基于隐式先验的B
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在地震勘探中获得的地震数据通常会由于地形限制等现实因素的影响而出现不同程度的地震道缺失现象。为了避免影响后续的地震资料解释环节,需要对缺失的地震数据进行地震数据插值操作。近年来深度学习方法被广泛运用于解决各领域的相关问题,其中就包括地震数据插值问题。深度学习方法往往需要在固定范围的噪音水平上对网络进行训练,但大量测试结果表明,在训练范围之外的噪声水平下评估网络时,网络的效果会变差。基于隐式先验的BF-CNN网络在进行盲去噪过程的同时,可以将数据投影到低维子空间中,并且保留大部分数据特征。因此本文首次使用BF-CNN网络来进行地震数据插值,经过大量数值算例检验了BF-CNN网络对于不同随机采样情况下的地震数据的重构效果,结果表明:在特征分布均匀的地震数据中BF-CNN网络可以获得较好的重构结果,但在特征分布不均匀的地震数据中重构误差较大。随后分别从使用BF-DnCNN网络代替BF-CNN网络和使用地震数据训练新的盲去噪器两个方面对基于隐式先验的BF-CNN网络进行改进,并且将它们应用于地震数据插值过程,改进后的网络和去噪器能有效地提升模型的插值效果,提高重构数据的信噪比。
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