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基于深度学习的线性台阵被动源面波频散数据筛选叠加及应用
1
作者
王嫣
高级
+1 位作者
潘登
张海江
《地球物理学报》
北大核心
2025年第8期2851-2865,共15页
利用地震干涉技术从背景噪声中提取面波信号,进而获取地下介质速度结构的探测方法,已在不同尺度的成像研究中得到广泛应用.该方法的核心环节是从面波信号中提取可靠的频散速度数据.然而,在浅地表介质成像时,高频噪声源的时空变化会降低...
利用地震干涉技术从背景噪声中提取面波信号,进而获取地下介质速度结构的探测方法,已在不同尺度的成像研究中得到广泛应用.该方法的核心环节是从面波信号中提取可靠的频散速度数据.然而,在浅地表介质成像时,高频噪声源的时空变化会降低面波频散速度的可靠性,进而影响地下速度结构成像的准确性.为提高线性台阵面波频散数据的可靠性,通常做法是通过增加采集时间来提高叠加次数,但将所有时间段的数据叠加后,仍然难以消除非稳相区噪声源的干扰.针对这一问题,我们提出了一种基于深度学习的数据筛选叠加方法.首先,使用ResNet-50深度学习网络对不同时间段频散数据进行质量评估;然后,将判断为高质量频散数据的时间段进行叠加获得最终的频散.我们将新发展的频散数据筛选叠加技术应用于某工区实际被动源数据处理中,不仅显著提高了频散谱的信噪比,还大幅缩减了数据处理时间.同时,通过另外一个工区的数据进一步验证了训练网络的泛化能力.
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关键词
深度学习
ResNet-50
频散谱
噪声数据筛选
噪声
源时空变化
扩展空间自相关方法
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职称材料
题名
基于深度学习的线性台阵被动源面波频散数据筛选叠加及应用
1
作者
王嫣
高级
潘登
张海江
机构
中国科学技术大学地球和空间科学学院地震与地球内部物理实验室
中国科学技术大学蒙城地球物理国家野外科学观测研究站
出处
《地球物理学报》
北大核心
2025年第8期2851-2865,共15页
基金
科技部重点研发项目(2022YFF0800702)
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2022]一般237)资助.
文摘
利用地震干涉技术从背景噪声中提取面波信号,进而获取地下介质速度结构的探测方法,已在不同尺度的成像研究中得到广泛应用.该方法的核心环节是从面波信号中提取可靠的频散速度数据.然而,在浅地表介质成像时,高频噪声源的时空变化会降低面波频散速度的可靠性,进而影响地下速度结构成像的准确性.为提高线性台阵面波频散数据的可靠性,通常做法是通过增加采集时间来提高叠加次数,但将所有时间段的数据叠加后,仍然难以消除非稳相区噪声源的干扰.针对这一问题,我们提出了一种基于深度学习的数据筛选叠加方法.首先,使用ResNet-50深度学习网络对不同时间段频散数据进行质量评估;然后,将判断为高质量频散数据的时间段进行叠加获得最终的频散.我们将新发展的频散数据筛选叠加技术应用于某工区实际被动源数据处理中,不仅显著提高了频散谱的信噪比,还大幅缩减了数据处理时间.同时,通过另外一个工区的数据进一步验证了训练网络的泛化能力.
关键词
深度学习
ResNet-50
频散谱
噪声数据筛选
噪声
源时空变化
扩展空间自相关方法
Keywords
Deep learning
ResNet-50
Dispersion spectrum
Noise data selection
Noise source temporal and spatial variations
Extended spatial auto-correlation method
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的线性台阵被动源面波频散数据筛选叠加及应用
王嫣
高级
潘登
张海江
《地球物理学报》
北大核心
2025
0
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