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基于深度残差学习的地震随机噪声衰减
【机构】 长安大学地质工程与测绘学院；
【摘要】 传统的依赖模型及其先验假设的地震数据随机噪声衰减通常会受到模型假设、参数设置等约束,存在着噪声衰减效率低、有效信号的保真度与噪声衰减效果很难兼顾的缺点。随着深度学习在语音识别、视觉目标识别、目标检测等方面取得了重大突破,文中将深度学习用于地震数据随机噪声衰减,对比找出去噪效果较好的网络深度和patch size两个网络超参数,并将最适宜参数下的深度学习噪声衰减结果与传统的F-X预测滤波、Curvelet变换的噪声衰减结果比对,提出的去噪方法具有较高的信噪比和较好的保真度。
- 【会议录名称】 2021年中国地球科学联合学术年会论文集（五）—专题十三 无人机地球物理技术、专题十四 地球物理人工智能和信息技术进展、专题十五 智能物探
- 【会议时间】2021-11
- 【分类号】P631.443;TP183