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一种基于深度卷积神经网络的可控震源数据振铃压制方法

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本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的可控震源数据振铃压制方法，其特征在于，所述振铃压制方法包括以下步骤：步骤1：首先从实际地震数据中提取地震子波，并合成伪反射系数，将地震子波与伪反射系数进行卷积，得到合成地震数据；步骤2：将伪反射系数作为要拟合的输出，合成地震数据作为输入，对深度卷积神经网络进行训练；步骤3：将实际地震数据输入已训练好的网络中，在输出端得到振铃压制后的结果。

著录项

公开/公告号CN109031415B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-10

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN201810634656.7
发明设计人陆文凯;贾壮;
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申请日2018-06-20
分类号G01V1/30(20060101);G01V1/34(20060101);
代理机构11246 北京众合诚成知识产权代理有限公司;
代理人张文宝
地址 100084 北京市海淀区100084-82信箱
入库时间 2022-08-23 10:55:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-04-10

授权

授权
2019-01-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G01V1/30 申请日:20180620

实质审查的生效
2019-01-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G01V 1/30 申请日:20180620

实质审查的生效
2018-12-18

公开

公开
2018-12-18

公开

公开
2018-12-18

公开

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