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地震波在地下传播时存在能量衰减，呈现非平稳性，导致地震资料的分辨率降低，不利于储层刻画.为了解决这个问题，需要对地震记录进行衰减补偿来消除非平稳性.考虑到GRU(Gated Recurrent Unit)即门控循环单元在处理时间序列时具有长时和短时记忆的优势，本文构建了以GRU为主导的网络结构(简称GRU网络),提出了基于GRU网络的地震衰减补偿方法.实际地震数据处理中，测井资料往往非常有限，导致标签数据较少.为解决小样本问题，本文借鉴自编码器的思想，除井旁道和测井合成地震记录的标签外，将其余地震记录作为无标签数据引入训练，半监督地学习非平稳数据到平稳数据的非线性映射，实现了地震记录的衰减补偿.最后利用含噪合成地震记录和实际地震资料测试了本文提出的方法，证明了其有效性. 相似文献
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