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基于深度学习的地震数据去噪方法
【机构】 成都理工大学；
【摘要】 强噪声通常会干扰有效信号,导致获得低质量的地震数据,有时具有极低的信噪比会对随后的成像、反演和解释过程产生负面影响。因此,抑制不需要的噪声是提高地震数据集信噪比有效的方法。针对广泛应用于地震数据去噪的CNN只能获取局部信息的缺点,提出一种CNN和Swin Transformer结合的深度学习模型来衰减地震数据中的噪声,合成和实际数据的测试结果表明了该方法的有效性。
【关键词】 地震去噪；
深度学习；
CNN；
Swin Transformer；
- 【会议录名称】 2024年中国地球科学联合学术年会论文集——专题二十五 智能物探理论与实际应用
- 【会议名称】2024年中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2024-10-20
- 【会议地点】中国福建厦门
- 【分类号】P631.44
- 【主办单位】中国地球物理学会