【摘 要】
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地震资料成像过程中,检波器接收及后续的数据处理均会带来随机噪声。随机噪声的存在,增加了地震资料属性分析及解释的难度。本文提出了一种基于深度残差网络(Deep Residual N
【机 构】
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西安交通大学; 海洋石油勘探国家工程实验室; 通联数据;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41774135,41504092,41504093);中国博士后科学基金(2016T90925,2015M572567);中央高校基本科研业务费专项资金资助对本文工作的支持
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地震资料成像过程中,检波器接收及后续的数据处理均会带来随机噪声。随机噪声的存在,增加了地震资料属性分析及解释的难度。本文提出了一种基于深度残差网络(Deep Residual Networks)的地震资料随机噪声衰减方法。不同于传统的基于信号先验信息建模的方法,深度网络通过训练大量的数据样本,从中学习得到相应的去噪模型,即深度残差网络将信号的去噪作为一个学习的目标,将原始的噪声数据与对应去噪后的标签数据的差值作为残差网络的输入,通过大量的样本训练,学习一个残差映射。通过对实际地震资料的处理,验证了本文所提方法的有效性。
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