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在地震勘探中,由于地下结构错综复杂,多尺度非均匀的地质体常会形成包含反射波、散射波等在内的复杂的地震波场。传统的成像方法一般只考虑反射波场,忽略了散射波场,这使得细小结构无法准确成像,从而影响对复杂构造的识别。为了对小尺度构造进行准确的地震成像,要将散射波从地震波场中分离出来。在众多波场分离算法中,基于滤波的波场分离方法可以准确提取散射波,提高成像分辨率。本文调研和归纳多种基于滤波处理的地震散射波分离方法,围绕国内外学者在滤波处理波场分离方面的研究成果,总结各种方法的研究进展,并对比和分析各方法的分离效果,最后结合人工智能深度学习的研究趋势,对未来滤波处理散射波分离的发展方向进行展望。
相似文献2.
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为解决浅地层剖面数据噪声多、分辨率低问题,本文将环形生成对抗网络的方法应用于浅地层剖面资料的去噪,实现智能去噪。首先,选择具有特殊对称生成对抗网络循环机制以及“循环一致性”损失的环形生成对抗性网络,并对其进行结构改进,提升网络学习和训练的性能。然后,基于优化的浅地层剖面样本集训练网络,实现对于浅地层剖面数据随机噪声的去除,提升数据的信噪比。通过对实验和实际资料的试算,以及与传统带通滤波方法的对比,验证本文方法对浅地层剖面数据去噪的有效性和适应性。 相似文献
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