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基于深度残差傅里叶神经算子方法压制地震多次波
1
作者
刘继伟
胡天跃
+5 位作者
戴晓峰
郑晓东
黄建东
焦梦瑶
于珍珍
隋京坤
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3089-3108,共20页
多次波是一种较为严重影响地震成像的干扰波,如何有效压制多次波是需要关注的地震资料处理关键问题之一.本文基于傅里叶神经算子(FNO)和残差网络(ResNet),提出了基于深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络的多次波压制方法.DRFNO是一种弱...
多次波是一种较为严重影响地震成像的干扰波,如何有效压制多次波是需要关注的地震资料处理关键问题之一.本文基于傅里叶神经算子(FNO)和残差网络(ResNet),提出了基于深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络的多次波压制方法.DRFNO是一种弱约束模型+数据驱动的人工智能算法,包含一次波和多次波的全波场炮集为输入,其中真实一次波炮集为标签训练网络,输出为压制多次波后的一次波炮集.DRFNO的网络结构中考虑了地震波场的数据特点,结合波动方程正演模拟的物理机理,约束网络训练过程.基于传统机器学习中的激活函数设置方法,该方法通过一个用于地震数据样本与标签预处理的激活函数(SDAF),克服地震炮集数据中因同相轴能量差异导致神经网络无法训练的问题.采用两套层状介质模型和Sigsbee2B复杂模型的模拟地震数据验证了DRFNO方法多次波压制处理的有效性,抗噪性和泛化能力.最后,通过一套实际地震数据实例表明本文提出的DRFNO方法应用于压制实际复杂地震波场中多次波的良好效果.
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关键词
多次波压制
傅里叶神经算法(FNO)
残差网络(ResNet)
深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络
地震
数据
激活
函数
(
sdaf
)
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职称材料
题名
基于深度残差傅里叶神经算子方法压制地震多次波
1
作者
刘继伟
胡天跃
戴晓峰
郑晓东
黄建东
焦梦瑶
于珍珍
隋京坤
机构
北京大学地球与空间科学学院
中国石油勘探开发研究院
清华大学数学科学系
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3089-3108,共20页
基金
国家自然科学基金(42274163)
国家重点研发计划(2018YFA0702503)
中国石油-北京大学战略合作基础研究项目联合资助。
文摘
多次波是一种较为严重影响地震成像的干扰波,如何有效压制多次波是需要关注的地震资料处理关键问题之一.本文基于傅里叶神经算子(FNO)和残差网络(ResNet),提出了基于深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络的多次波压制方法.DRFNO是一种弱约束模型+数据驱动的人工智能算法,包含一次波和多次波的全波场炮集为输入,其中真实一次波炮集为标签训练网络,输出为压制多次波后的一次波炮集.DRFNO的网络结构中考虑了地震波场的数据特点,结合波动方程正演模拟的物理机理,约束网络训练过程.基于传统机器学习中的激活函数设置方法,该方法通过一个用于地震数据样本与标签预处理的激活函数(SDAF),克服地震炮集数据中因同相轴能量差异导致神经网络无法训练的问题.采用两套层状介质模型和Sigsbee2B复杂模型的模拟地震数据验证了DRFNO方法多次波压制处理的有效性,抗噪性和泛化能力.最后,通过一套实际地震数据实例表明本文提出的DRFNO方法应用于压制实际复杂地震波场中多次波的良好效果.
关键词
多次波压制
傅里叶神经算法(FNO)
残差网络(ResNet)
深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络
地震
数据
激活
函数
(
sdaf
)
Keywords
Multiples suppressing
Fourier Neural Operator(FNO)
Residual network(ResNet)
Deep Residual Fourier Neural Operator(DRFNO)
Seismic Data Activation Function(
sdaf
)
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度残差傅里叶神经算子方法压制地震多次波
刘继伟
胡天跃
戴晓峰
郑晓东
黄建东
焦梦瑶
于珍珍
隋京坤
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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