摘要
随着人类社会的发展,石油和天然气资源在全球能源消费中的比重越来越大,并且在今后很长一段时间内,仍然占据主导地位。因此,世界各国都非常重视本国油气行业的发展。目前,我国油气行业发展迅速,但是仍然满足不了经济的日益增长所需的油气资源,导致石油和天然气的对外依存度逐年递增,加之油田的老龄化日益严重,油气勘探开发难度持续加大,使得油气勘探开发逐渐向更加复杂地质条件下的非常规油气资源迈进,从而对地震勘探资料的品质提出了更高的要求。目前,业界比较常用的地震数据去噪方法或多或少的存在一定的缺陷,难以满足复杂地质条件下的勘探开发需求。基于此,本文主要对基于深度学习的地震数据去噪进行了分析与探索,首先简要介绍了深度学习技术,然后阐述了卷积神经网络及其地震去噪的基本原理,并进行了相应的含噪地震数据模型测试,测试结果可知,该技术可以有效去除地震数据中的噪音,提高地震资料的信噪比。
