【摘 要】
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曲波变换去噪处理使同相轴在断层等不连续区域发生畸变,对有效信号产生干扰。基于过完备字典信号稀疏表示(K-SVD)需要人工反复调整参数才能改善去噪效果。为此,将K-SVD去噪算
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于微地震数据的致密油气储层裂纹演化分形特征研究”(41504097),“深度偏移地震数据特征剖析与深度域直接反演方法研究”(41874153)联合资助
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曲波变换去噪处理使同相轴在断层等不连续区域发生畸变,对有效信号产生干扰。基于过完备字典信号稀疏表示(K-SVD)需要人工反复调整参数才能改善去噪效果。为此,将K-SVD去噪算法与深度学习网络相结合,综合考虑深度学习网络与稀疏表示方法的优点,研究了基于深度学习的过完备字典信号稀疏表示(Deep-KSVD)的地震数据随机噪声压制方法。为了使该网络有能力学习参数,在追踪阶段用一个等价的可学习的替代方案代替正交匹配追踪(OMP)算法。计算过程包括将数据分解为重叠的数据块、通过适当的追踪对每个数据块去噪以及通过去噪
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