[发明专利]基于多尺度卷积自编码神经网络的地震随机噪音压制方法在审
| 申请号： | 202010438321.5 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111580161A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 陈伟;宋辉 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G01V1/36 | 分类号： | G01V1/36 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 陈家安 |
| 地址： | 430100 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度卷积自编码神经网络的地震随机噪音压制方法，包括以下步骤：S1，地震数据预处理：对原始地震数据进行分块处理；S2，建立神经网络模型：搭建多尺度卷积自编码神经网络模型，用于地震随机噪音压制；S3，去噪：将步骤S1中预处理后的地震数据输送到步骤S2中的多尺度卷积自编码神经网络模型中，模型的输出数据为去噪地震数据。本发明所提供的方法可以不需要干净样本进行训练，直接从含噪数据恢复出干净信号。本发明所提供的方法可以显著的提高地震数据的质量，并且能够恢复出更多的细节信息，在清除噪音的同时几乎不损伤有用信号。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 卷积 编码 神经网络 地震 随机 噪音 压制 方法 | ||
【主权项】：
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