地震勘探廣泛應用于地質(zhì)構造分析、油氣及其他礦產(chǎn)資源勘查等領域。受環(huán)境、儀器等因素影響,地震數(shù)據(jù)中不可避免地混雜隨機噪聲,無疑會對后續(xù)的資料處理和解釋帶來負面影響。文中提出一種用多層感知機（Multi-layer Perceptron,MLP）的去噪方法:首先用滑動窗口在已知地震數(shù)據(jù)中采樣并將其轉換為一維向量,作為訓練集樣本構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型;再通過反向傳播算法計算模型各層神經(jīng)元的權重,使得模型訓練均方誤差最小;然后將合成或?qū)崪y含噪地震數(shù)據(jù)輸入到已訓練模型,用該已訓練得到的權重計算模型輸出。將上述MLP方法處理結果與曲波方法去噪結果進行比較,發(fā)現(xiàn)MLP方法去噪結果的信噪比更高,且較好地保護了有效信號,尤其是對構造細節(jié)有顯著的保護效果。 

【文章來源】：石油地球物理勘探. 2020,55(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于MLP的地震去噪模型構建
    1.1 MLP去噪機理
    1.2 MLP網(wǎng)絡結構
    1.3 網(wǎng)絡訓練
        1.3.1 前向傳播
        1.3.2 反向傳播
    1.4 MLP去噪方法特點及優(yōu)勢
2 實驗設置
    2.1 數(shù)據(jù)集劃分和標記
    2.2 數(shù)據(jù)預處理
    2.3 超參數(shù)
    2.4 驗證集結果分析
3 模型數(shù)據(jù)測試
    3.1 MLP對高斯白噪聲的壓制
    3.2 合成數(shù)據(jù)去噪
    3.3 復雜數(shù)據(jù)去噪
    3.4 壓制非高斯脈沖噪聲
4 實際地震數(shù)據(jù)處理
5 結論與討論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3629918