[1]薛雅娟,杨强,高瑜翔.基于CCU-Net的地震信号高分辨率处理方法[J].长江大学学报(自然科学版),2024,(6):34-44.
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基于CCU-Net的地震信号高分辨率处理方法
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长江大学学报(自然科学版)[ISSN:1673-1409/CN:42-1741/N]

卷:
期数:
2024年第6期
页码:
34-44
栏目:
地质资源与地质工程
出版日期:
2024-11-25

文章信息/Info

文章编号:
1673-1409 (2024) 06-0034-11
作者:
薛雅娟杨强高瑜翔
成都信息工程大学通信工程学院, 四川 成都 6 1 0 2 2 5 气象信息与信号处理四川省高校重点实验室, 四川 成都 6 1 0 2 2 5
关键词:
深度学习 地震数据 提高分辨率 去噪
分类号:
TE 1 3 2 .1 4 P 6 3 1 .8 4
文献标志码:
A
摘要:
地震资料采集受到各种各样的干扰和仪器设备的影响, 往往呈现低分辨率、 低信噪比的特征, 影响后续地震解释和反演。 常规的反褶积、 Q补偿等高分辨率处理方法受限于子波提取难、 Q 值难以估计等问题无法很好地被应用于实际地震资料处理。 深度学习由于能快速学习输入与目标之间的映射关系, 近来得到了分辨率处理领域的关注, 但基于深度学习的地震数据高分辨率方法常未考虑多尺度与空间信息。 提出了一种基于 CCU - N e t的处理方法, 网络主体包含编、 解码结构; 融入 CBAM、 CA 模块, 使网络能够更加全面关注特征层的空间信息和通道信息; 并采用 L 1、 S S IM、 MS - S S IM 作为组合损失函数, 提高网络学习不同尺度下结构信息的能力, 能更好地恢复细节信息。 通过正演模拟的方法生成了具有不同分辨率和噪声水平的地震数据用于网络训练。 在合成地震数据和实际数据中, 基于 CCU - N e t的处理方法显著地提高了地震数据的主频, 拓宽了频带, 层间信息得以更好的显示, 与其他方法相比有效地提高了地震数据的分辨率, 同时对噪声也起到了明显的压制效果。

参考文献/References:

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相似文献/References:

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更新日期/Last Update: 2024-11-25