[发明专利]基于噪声语义相关性深度迁移去噪自编码网络的微地震资料噪声压制方法及系统有效
| 申请号： | 202111338427.9 | 申请日： | 2021-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN114035226B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 董宏丽;王闯;商柔;孙桐;韩非;李佳慧 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/36 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 孙莉莉 |
| 地址： | 163318 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出基于噪声语义相关性深度迁移去噪自编码网络的微地震资料噪声压制方法及系统，所述方法首先利用微地震合成资料对用去噪自编码器构造的模型进行训练，其中采用噪声语义相关性作为去噪自编码网络的损失函数，均方差作为去噪自编码网络的正则项；然后，采用最大均值差异最小化进行训练模型深度迁移。最后利用现场微地震资料对深度迁移去噪自编码噪声压制模型进行微调，得到最优模型，进行测试验证。所述方法克服了现有的深度学习去噪算法在微地震噪声压制背景下的限制，提升了微地震噪声压制模型的性能，提高了后续的事件识别与震源定位的准确性与可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 噪声 语义 相关性 深度 迁移 编码 网络 地震 资料 压制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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