【摘 要】
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多分量地震的初至拾取和噪声压制是多分量地震资料处理中的重要内容。在多分量地震资料上,面波等干扰同有效波频段在低频部分存在交叉重合,使得目前的带通滤波和FK滤波等方法均存在局限性;此外,由于转换横波的信噪比低、面波干扰能量强,导致常规的面波压制衰减方法结果不理想。针对传统初至拾取和去噪方法在信噪比较低、干扰波能量较强的多分量地震资料处理上的不足,本文结合人工智能技术,尝试发展一种高效、高精度、普适性
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多分量地震的初至拾取和噪声压制是多分量地震资料处理中的重要内容。在多分量地震资料上,面波等干扰同有效波频段在低频部分存在交叉重合,使得目前的带通滤波和FK滤波等方法均存在局限性;此外,由于转换横波的信噪比低、面波干扰能量强,导致常规的面波压制衰减方法结果不理想。针对传统初至拾取和去噪方法在信噪比较低、干扰波能量较强的多分量地震资料处理上的不足,本文结合人工智能技术,尝试发展一种高效、高精度、普适性强的智能处理方法。本文首先研究了基于人工智能的初至拾取方法。根据极化分析,提取初至点的波形特征制作数据集,结合多层感知器判断拾取初至;进而发展了一种基于人工智能的矢量去噪方法:对三分量地震勘探资料进行小波变换到小波域后,提取频能谱统计类属性和瞬时极化属性制作数据集,根据极化分析识别波形的原理,结合多层感知器对不同频段的分解信号进行识别压制,从而去除面波噪声。以上研究是在已有的GEOEAST软件模块上开展的改进方法研究,该方法应用于实际资料初至拾取取得92%的准确率,对PLN工区数据现有的去噪效果有所优化。
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