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基于深度卷积神经网络的地震数据局部信噪比估计
被引量:
8
1
作者
吕尧
单小彩
+1 位作者
霍守东
杨长春
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期320-328,共9页
估计地震数据的信噪比对于地震数据的处理和解释具有重要作用.以往估计地震数据信噪比的方法都需要分离数据中的有效信号和噪声,然后再估计相应的信噪比.这些估计方法的精度严重依赖信号估计方法或噪声压制方法的有效性,往往存在偏差....
估计地震数据的信噪比对于地震数据的处理和解释具有重要作用.以往估计地震数据信噪比的方法都需要分离数据中的有效信号和噪声,然后再估计相应的信噪比.这些估计方法的精度严重依赖信号估计方法或噪声压制方法的有效性,往往存在偏差.本文提出一种估计地震数据局部信噪比的深度卷积神经网络模型,通过迭代训练优化参数,构建从含噪地震数据到其信噪比的特征映射.然后使用该神经网络完成信噪比的推理预测,不需要分离地震数据中的有效信号和噪声.模拟数据和实际资料的处理结果都表明,本文的方法可以准确而高效地估计局部地震数据的信噪比,为地震数据质量的定量评价提供依据.
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关键词
局部信噪比估计
深度卷积神经网络
质量评价
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职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的地震数据局部信噪比估计
被引量:
8
1
作者
吕尧
单小彩
霍守东
杨长春
机构
中国科学院地质与地球物理研究所
中国科学院地球科学研究院
中国科学院大学
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期320-328,共9页
基金
中国科学院A类战略性先导科技专项(XDA14040101,XDA14040300)
中央高校基本科研业务费专项资金(ZY1927)资助
文摘
估计地震数据的信噪比对于地震数据的处理和解释具有重要作用.以往估计地震数据信噪比的方法都需要分离数据中的有效信号和噪声,然后再估计相应的信噪比.这些估计方法的精度严重依赖信号估计方法或噪声压制方法的有效性,往往存在偏差.本文提出一种估计地震数据局部信噪比的深度卷积神经网络模型,通过迭代训练优化参数,构建从含噪地震数据到其信噪比的特征映射.然后使用该神经网络完成信噪比的推理预测,不需要分离地震数据中的有效信号和噪声.模拟数据和实际资料的处理结果都表明,本文的方法可以准确而高效地估计局部地震数据的信噪比,为地震数据质量的定量评价提供依据.
关键词
局部信噪比估计
深度卷积神经网络
质量评价
Keywords
Local SNR estimation
Deep convolutional neural network
Quality evaluation
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积神经网络的地震数据局部信噪比估计
吕尧
单小彩
霍守东
杨长春
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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