利用多層感知機的地震數據去噪

作者：王琪琪,湯井田,張良,劉曉甲,徐志敏

摘要：地震勘探廣泛應用于地質構造分析、油氣及其他礦產資源勘查等領域。受環境、儀器等因素影響,地震數據中不可避免地混雜隨機噪聲,無疑會對后續的資料處理和解釋帶來負面影響。文中提出一種用多層感知機(Multi-layer Perceptron,MLP)的去噪方法:首先用滑動窗口在已知地震數據中采樣并將其轉換為一維向量,作為訓練集樣本構建多層神經網絡模型;再通過反向傳播算法計算模型各層神經元的權重,使得模型訓練均方誤差最小;然后將合成或實測含噪地震數據輸入到已訓練模型,用該已訓練得到的權重計算模型輸出。將上述MLP方法處理結果與曲波方法去噪結果進行比較,發現MLP方法去噪結果的信噪比更高,且較好地保護了有效信號,尤其是對構造細節有顯著的保護效果。

發文機構：中南大學地球科學與信息物理學院 中南大學有色金屬成礦預測與地質環境監測教育部重點實驗室 有色資源與地質災害探查湖南省重點實驗室 承德石油高等專科學校

關鍵詞：隨機噪聲多層感知機去噪反向傳播曲波去噪random noisemulti-layer perceptrondenoisingback propagationcurvelet-based denoising

分類號： P631[天文地球—地質礦產勘探]