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联合S2S和TV正则化的地震数据插值去噪一体化方法
【机构】 同济大学海洋地质国家重点实验室；
【摘要】 在实际地震数据采集过程中,观测地震数据不可避免地受到随机噪声及数据缺失的影响,严重降低了地震数据的信噪比及横向连续性。因此,随机噪声衰减和地震数据插值重建是提高地震数据质量的重要步骤。深度学习方法具有高精度和强非线性表征能力,在地震勘探领域得到了广泛的关注,本文基于无监督学习方法设计了一种地震数据插值去噪一体化方法,无需完备地震数据作为标签,并在损失函数中添加Total Variation (TV)正则化约束,增强恢复信号的横向连续性,提高数据恢复质量。模拟地震数据的处理结果验证了提出方法的有效性。
- 【会议录名称】 第二届中国石油物探学术年会论文集（上册）
- 【会议名称】第二届中国石油物探学术年会
- 【会议时间】2024-04-24
- 【会议地点】中国湖北武汉
- 【分类号】P631.44
- 【主办单位】中国石油学会石油物探专业委员会