基于卷积神经网络的地震数据去噪方法研究

基于卷积神经网络的地震数据去噪方法研究

论文摘要

<正>1、引言地震数据去噪是地震数据处理中非常重要的环节,是更好更快的进行地震资料解释的前提。常用的地震数据去噪方法有:小波变换、f-k滤波、f-x滤波、曲波变换、radon变换等。这些滤波方法主要是利用变换域内噪声与有效信号之间的差异,通过阈值处理来达到去噪的目的,但是当有效信号与噪声混叠比较严重的时候,阈值选取比较困难,从而损失有效信息。为了高效去除地震数据中的随机

论文目录

  • 1、引言
  • 2、方法原理与地震数据处理
  • 3、结论
  • 文章来源

    类型: 国内会议

    作者: 王鹏,曹俊兴,蒋旭东

    来源: 2019年中国地球科学联合学术年会 2019-10-27

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 地质学,地球物理学,矿业工程,电信技术,自动化技术

    单位: 成都理工大学地球物理学院

    分类号: P631.4;TP183;TN911.4

    DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.064194

    页码: 17-19

    总页数: 3

    文件大小: 486k

    下载量: 41

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