[发明专利]基于数据增广的卷积神经网络地震层间多次波压制方法有效
| 申请号： | 202110902192.5 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113687414B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 胡天跃;刘小舟;刘韬;安圣培;肖彦君 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G01V1/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于数据增广的卷积神经网络地震层间多次波压制方法，基于DnCNN和U‑Net网络模型，搭建层间多次波压制的深层编解码网络模型，对三维陆地地震勘探资料采用搭建得卷积神经网络模型进行自适应层间多次波压制，实现三维陆地地震勘探资料的高效自适应层间多次波压制；本发明利用神经网络模型实现对三维地震数据的高效自适应层间多次波压制，无需人为调参，且具有良好的抗噪性和较高的计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增广 卷积 神经网络 地震 多次 压制 方法 | ||
【主权项】：
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