利用多层感知机的地震数据去噪

发布时间：2022-02-17 18:44

　　地震勘探广泛应用于地质构造分析、油气及其他矿产资源勘查等领域。受环境、仪器等因素影响,地震数据中不可避免地混杂随机噪声,无疑会对后续的资料处理和解释带来负面影响。文中提出一种用多层感知机（Multi-layer Perceptron,MLP）的去噪方法:首先用滑动窗口在已知地震数据中采样并将其转换为一维向量,作为训练集样本构建多层神经网络模型;再通过反向传播算法计算模型各层神经元的权重,使得模型训练均方误差最小;然后将合成或实测含噪地震数据输入到已训练模型,用该已训练得到的权重计算模型输出。将上述MLP方法处理结果与曲波方法去噪结果进行比较,发现MLP方法去噪结果的信噪比更高,且较好地保护了有效信号,尤其是对构造细节有显著的保护效果。 

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

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于MLP的地震去噪模型构建
    1.1 MLP去噪机理
    1.2 MLP网络结构
    1.3 网络训练
        1.3.1 前向传播
        1.3.2 反向传播
    1.4 MLP去噪方法特点及优势
2 实验设置
    2.1 数据集划分和标记
    2.2 数据预处理
    2.3 超参数
    2.4 验证集结果分析
3 模型数据测试
    3.1 MLP对高斯白噪声的压制
    3.2 合成数据去噪
    3.3 复杂数据去噪
    3.4 压制非高斯脉冲噪声
4 实际地震数据处理
5 结论与讨论


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3629918