基于深度卷积神经网络的地震数据局部信噪比估计

摘要：

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

所属期刊栏目：63

分类号：P631

资助基金：中国科学院 A类战略性先导科技专项;中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2020-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：320-328