基于密集扩张卷积残差网络的地震数据随机噪声压制方法

高磊; 沈侯森; 闵帆

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基于密集扩张卷积残差网络的地震数据随机噪声压制方法

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地震数据处理过程中压制随机噪声是提高地震数据质量的重要环节之一,其关键是有效压制噪声并尽可能地保留有效信号。针对深度学习方法在地震数据去噪处理时局部特征提取的局限性,提出了一种基于密集扩张卷积残差网络(DDCRN)的去噪方法。DDCRN主要由多个密集扩张卷积特征融合块(DDCFFB)构成,DDCFFB内部的密集块和多尺度扩张卷积可以用来并行提取特征,融合结构可以用来融合特征,残差结构则跳跃连接通道数。其中,密集块连接不同的卷积层来学习特征,关注局部特征的传播和重用,高效提取复杂信息;多尺度扩张卷积扩大感受野,增加特征提取范围;残差学习则加快网络训练的收敛速度。分别采用K奇异值分解(KSVD)、频域空间域反卷积(f-x decon)、去噪卷积神经网络(DnCNN)、U型网络(Unet)以及DDCRN去噪方法对合成地震数据和实际地震数据进行去噪处理。结果表明,DDCRN去噪方法不仅能更有效地压制随机噪声,同时还能更完整地保留同相轴的连续性。

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来源
《石油物探》 |2023年第4期|655-668|共14页
作者
高磊; 沈侯森; 闵帆;
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作者单位

西南石油大学计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地球物理勘探;
关键词
地震数据去噪; 特征融合; 卷积神经网络; 密集块; 扩张卷积;

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