【摘 要】
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地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护，且执行效率低。为此，提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先，该网络是一个双通道网络，即由两个结构不同的子网络组成，目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息；其次，在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野，充分捕捉到地震资料中的邻域信息，从而更充分地保留细节信息；最后，借鉴残差学习的思想并使用Swi
【机 构】
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中国石油大学(北京)信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“含裂隙介质AVF规律研究”（41674128）资助；
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地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护，且执行效率低。为此，提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先，该网络是一个双通道网络，即由两个结构不同的子网络组成，目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息；其次，在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野，充分捕捉到地震资料中的邻域信息，从而更充分地保留细节信息；最后，借鉴残差学习的思想并使用Swish激活函数，提高了网络的降噪性能。模型和实际资料的实验结果表明，所提方法在有效地压制随机噪声的同时能够保留更丰富的纹理细节信息。
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