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| 基于深度学习的地震偏移噪声压制研究 | |
| 引用本文： | 诸峰,程前,李帅帅,高红伟.基于深度学习的地震偏移噪声压制研究[J].地球物理学进展,2022(2):746-755. |
| 作者姓名： | 诸峰 程前 李帅帅 高红伟 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院油气资源研究院重点实验室中国科学院地质与地球物理研究所;2. 中国科学院地球科学研究院;3. 中国科学院大学地球与行星科学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(42030802)和国家自然科学基金面上项目(42074158)联合资助； |
| 摘 要： | 高信噪比成像对于油气勘探具有重要意义，压制偏移产生的噪声可以提高地震成像的信噪比.本文提出了一个基于卷积神经网络压制地震偏移噪声的方法，网络结构主要包括编码器和解码器，编码器用于提取特征，解码器用于恢复图像，该方法通过直接对地震剖面学习实现了地震偏移噪声压制的自动化.实际数据的实验结果验证了本文方法的有效性.本文的方法不仅可以保留地震剖面的主要特征，而且有效的压制了偏移噪声，对提高地震剖面信噪比和提高地震数据处理的效率具有重要意义. |
| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 稳相偏移 倾角道集 偏移噪声 |