疊前隨機噪聲深度殘差網絡壓制方法

作者：李海山,陳德武,吳杰,常德寬

摘要：深度殘差網絡作為一種先進的深度學習算法,近年來得到學術界和工業界的高度關注。針對疊前地震記錄中隨機噪聲的智能高效壓制問題,首先根據深度殘差網絡原理設計了一種深層非線性去噪網絡,然后利用構建的高質量隨機噪聲訓練集對該網絡進行訓練,在高維空間實現對隨機噪聲特征的自動學習,從而擬合出含噪聲地震記錄與隨機噪聲之間的非線性映射關系,實現隨機噪聲自動壓制。模型數據測試和實際資料應用均證明了文中方法的有效性。盡管其去噪能力與標簽數據獲取方法相當,但去噪效率及適應能力明顯優于標簽數據獲取方法,為應對TB級疊前地震數據的去噪問題提供了一種可借鑒的思路。

發文機構：中國石油勘探開發研究院西北分院

關鍵詞：深度學習卷積神經網絡深度殘差網絡隨機噪聲去噪deep learningconvolutional neural networkdeep residual networkrandom noisedenoising

分類號： P631.4[天文地球—地質礦產勘探]