利用多层感知机的地震数据去噪

• 作 者: 王琪琪 汤井田 张良 刘晓甲 徐志敏
• 机 构: 中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室,有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室,承德石油高等专科学校
• 出 处: 石油地球物理勘探
• 发表日期: 2020年2期
• 关键词: 随机噪声 多层感知机 去噪 反向传播 曲波去噪 random noisemulti-layer perceptrondenoisingback propagat
• 基金项目: 国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项(2018YFC0603202),中南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目“基于自学习型字典的大地电磁持续性强人文噪声分离”(2018zzts695)共同资助

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