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题名利用多层感知机的地震数据去噪
被引量：10
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作者
王琪琪
汤井田
张良
刘晓甲
徐志敏
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机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室
承德石油高等专科学校
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期272-281,I0002,共11页
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基金
国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项(2018YFC0603202)
中南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目“基于自学习型字典的大地电磁持续性强人文噪声分离”(2018zzts695)共同资助。
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文摘
地震勘探广泛应用于地质构造分析、油气及其他矿产资源勘查等领域。受环境、仪器等因素影响,地震数据中不可避免地混杂随机噪声,无疑会对后续的资料处理和解释带来负面影响。文中提出一种用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)的去噪方法:首先用滑动窗口在已知地震数据中采样并将其转换为一维向量,作为训练集样本构建多层神经网络模型;再通过反向传播算法计算模型各层神经元的权重,使得模型训练均方误差最小;然后将合成或实测含噪地震数据输入到已训练模型,用该已训练得到的权重计算模型输出。将上述MLP方法处理结果与曲波方法去噪结果进行比较,发现MLP方法去噪结果的信噪比更高,且较好地保护了有效信号,尤其是对构造细节有显著的保护效果。
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关键词
随机噪声
多层感知机
去噪
反向传播
曲波去噪
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Keywords
random noise
multi-layer perceptron
denoising
back propagation
curvelet-based denoising
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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