摘要
随着地震勘探技术的不断发展,采集到的地震数据量越来越大,同时数据中也包含了更多的噪声干扰。为了更好地理解地下构造,地震资料去噪成为了地震勘探领域的重要研究方向。在过去的几十年中,学者们提出了很多去噪方法,如基于小波变换、稀疏表示、奇异值分解等传统方法。然而,这些传统方法通常需要手动调节参数,无法充分利用数据的特征,因此具有一定的局限性。近年来,深度学习技术的快速发展为地震资料去噪带来了新的思路。卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,可以自动学习数据中的特征,因此被广泛应用于地震资料去噪中。基于此,本文主要对基于CNN的地震资料去噪进行了分析与探索,首先系统总结了4种传统的去噪方法及其优缺点,然后简要介绍了CNN去噪技术,然后阐述了该技术的基本原理,并进行了相应的模型测试以及实际资料验证,结果可知,该技术可以有效去除地震资料中的噪音,提高地震资料的信噪比。
