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检索条件："关键词=地震数据去噪 "
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基于Curvelet域的注意力机制卷积网络地震数据去噪被引量：1
《煤田地质与勘探》2024年第8期165-176,共12页包乾宗 周梅 邱怡 
国家重点研发计划项目课题(2022YFC3003402);陕西省自然科学基金项目(2021JM-156)。
【目的】地震资料中的噪声严重影响着对地下地层信息的准确解释。基于地震资料中横向相关性较强的有效信号在Curvelet域分布在特定系数上,而随机噪声在Curvelet域通常会均匀分布于所有系数,可对信号进行更有效的分离。【方法】基于注意...
关键词：地震数据去噪 深度学习 U-net网络 CURVELET变换 注意力机制 
基于字典学习的地震数据随机噪声压制算法被引量：1
《数学的实践与认识》2017年第9期123-128,共6页聂永丹 张岩 唐国维 
东北石油大学青年基金(NEPUQN2014-20);东北石油大学科研培育基金项目(NEPUPY-1-22);黑龙江省研究生教育创新工程资助项目(JGXM-HLJ-2015111);黑龙江省教育科学规划重点课题(GJB1215019);大庆市指导性科技计划项目(201-2016-09)
针对传统变换基函数难以获得地震数据最优的稀疏表示,提出基于字典学习的随机噪声压制算法,将地震数据分块,每一块包含多个地震记录道在一定采样时间段内波形的信息,利用自适应字典学习技术,以地震数据块为训练样本,根据地震数据邻近块...
关键词：自适应学习 地震数据去噪 稀疏表示 超完备字典 
一种新的K⁃SVD字典学习地震数据去噪方法被引量：1
《石油地球物理勘探》2023年第5期1072-1083,共12页周子翔 吴娟 袁成 白敏 桂志先 
国家自然科学基金项目“基于时间域高斯束变换的多震源数据高精度分离与高效偏移方法研究”(42174159)和“基于字典学习的多震源数据高效高精度最小二乘偏移方法研究”(41904110);湖北省自然科学基金项目“基于时间域高斯束变换的多震源数据分离、去噪和插值重建方法研究”(2021CFB498);油气资源与勘探技术教育部重点实验室青年创新团队项目“智能驱动的地震资料高分辨率处理方法”(KPI2021-01)联合资助
地震数据去噪是地震资料处理的关键步骤之一,高信噪比的数据是后续高质量处理和解释的基础。目前,已推出多种类型的去噪方法,其中稀疏表示方法虽具有利用较少的基本信号的线性组合表示大部分或者全部的原始信号,即充分挖掘数据中含有的...
关键词：稀疏表示 压缩感知 字典学习 K⁃SVD 地震数据去噪 
基于自适应噪声完全集合经验模态分解算法和Hurst指数的地震数据去噪方法被引量：5
《地震学报》2023年第2期258-270,共13页毛世榕 史水平 玉壮基 苏梅艳 李莎 何嘉 幸符 衡张清 
中国地震局监测、预备、科研三结合课题(3JH-2021036)资助。
在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经...
关键词：地震数据去噪 地磁数据去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 HURST指数 
基于深度学习的鲁棒地震数据去噪被引量：16
《石油地球物理勘探》2022年第1期12-25,I0001,共15页张岩 李新月 王斌 李杰 王洪涛 董宏丽 
国家自然科学基金项目“基于通信协议的非线性时变系统有限域分布式滤波”(61873058);黑龙江省自然科学基金重点项目“复杂网络化系统的安全控制与滤波”(ZD2019F001)联合资助。
地震勘探数据中包含的噪声比较复杂,基于先验的传统建模方式无法准确地刻画噪声分布。深度学习通过多层卷积神经网络自动提取数据的深层次特征,利用非线性逼近能力自适应地学习而得到一个复杂的去噪模型,为地震数据去噪带来了新思路。但...
关键词：地震数据去噪 深度学习 鲁棒性 L 损失函数 特征融合 残差网络 
基于双重Bregman迭代的地震数据重构与去噪被引量：8
《石油物探》2020年第5期804-814,共11页郭萌 张会星 刘明珠 
国家重点研发计划(2018YFC1405900);中央高校基本科研业务费专项(201822011);国家自然科学基金(41674118);国家重大科技专项(2016ZX05027-002)共同资助。
受采集环境、成本及设备等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道和噪声干扰,快速有效的迭代插值方法对地震数据重构与去噪技术具有重要的实际意义。针对含有随机噪声的缺道地震数据,根据压缩感知理论,提出了一种基于双重Bregma...
关键词：地震数据重构 地震数据去噪 压缩感知 双重Bregman迭代 傅里叶变换 地震数据插值 线性Bregman迭代 稀疏变换 
基于前馈去噪卷积神经网络的地震数据去噪方法被引量：2
《物探化探计算技术》2023年第1期17-27,共11页王丹荔 周怀来 王元君 吕芬 何坪易 
四川省科技厅重点研发项目(21ZDYF2939)。
随机噪声压制是提高地震数据信噪比的有效方法,这里利用前馈去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network,DnCNN)的深度学习去噪方法,对地震数据随机噪声的去除进行了研究,同时利用Mish激活函数构建M-DnCNN网络进一步提升...
关键词：随机噪声 地震数据去噪 Mish激活函数 M-DnCNN 
形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用被引量：14
《吉林大学学报（地球科学版）》2012年第2期554-561,共8页李海山 吴国忱 印兴耀 
国家自然科学基金项目(40739908);国家油气重大专项(2008zx05014-001-010hz)
以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分...
关键词：地震数据去噪 形态分量分析 稀疏表示 曲波变换 小波变换 
地震数据去噪中的小波方法被引量：69
《地球物理学进展》2008年第2期493-499,共7页吴招才 刘天佑 
高等学校博士学科点专项科研基金(20050491504)资助
地震资料去噪是地震数据处理中是必不可少的步骤,随着地震勘探的进步和勘探目的层加深,对地震资料的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求.小波分析作为一个新兴的数学方法在地震资料去噪中也有巨大的潜力.本文从小波去噪的特点出发,介...
关键词：分频处理 阈值去噪 小波变换 地震数据去噪 
利用多道相似组稀疏表示方法压制随机噪声被引量：11
《石油地球物理勘探》2017年第3期442-450,共9页张岩 任伟建 唐国维 
国家自然科学基金项目(61502094);大庆市指导性科技计划项目(zd-2016-009);东北石油大学科研培育基金项目(NEPUPY-1-22)联合资助
针对目前地震数据随机噪声压制方法采用的稀疏表示方法中单一的正交基无法根据地震数据特征自适应调整基函数,基于数据分块的自适应超完备学习字典方法通常忽略块之间相似性的问题,提出基于多道相似组稀疏表示模型的去噪算法。由于地震...
关键词：地震数据去噪 稀疏表示 多道相似组 字典学习 迭代阈值收缩 
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