【摘 要】
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噪声压制是地震资料处理中的一项关键任务。根据不同噪声的形成机制、特性,可以采用不同的压制方法,使地震资料的信噪比达到预期,提高后续地震资料处理和解释的效率和精度。
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,东北石油大学人工智能能源研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于通信协议的非线性时变系统有限域分布式滤波”(61873058),黑龙江省自然科学基金重点项目“复杂网络化系统的安全控制与滤波”(ZD2019F001),中国博士后科学基金资助项目“基于压缩感知的油气地震勘探数据重建技术研究”(2019M651254),东北石油大学青年科学基金项目“基于压缩感知的地震数据重建技术研究”(2018QNL-49)联合资助
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噪声压制是地震资料处理中的一项关键任务。根据不同噪声的形成机制、特性,可以采用不同的压制方法,使地震资料的信噪比达到预期,提高后续地震资料处理和解释的效率和精度。现有基于深度学习的地震数据去噪方法,通常仅关注单一时域或频域的特征提取,导致局部过平滑或纹理模糊的现象;此外,传统卷积神经网络的卷积核往往采用固定较小的尺寸,限制了感受野大小,容易导致地震数据特征信息提取不充分。为此,提出一种基于联合深度学习的地震数据随机噪声压制方法。首先,考虑时域和频域两方面的特征信息,利用联合误差定义损失函数,改善特征提取效
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