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卷积Mamba模型驱动的地震随机噪声压制方法
1
作者 韦秀娟 刘兴业 周怀来 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第5期196-206,共11页
【背景】地震随机噪声压制是提升地震资料质量的关键环节之一,数据驱动的深度学习方法提供了一种智能解决方案。然而,主流的基于卷积神经网络的随机噪声智能压制方法受限于局部感受野特性,导致去噪过程中局部细节与宏观结构的协同优化不... 【背景】地震随机噪声压制是提升地震资料质量的关键环节之一,数据驱动的深度学习方法提供了一种智能解决方案。然而,主流的基于卷积神经网络的随机噪声智能压制方法受限于局部感受野特性,导致去噪过程中局部细节与宏观结构的协同优化不足,进而影响噪声压制精度。广泛应用于全局特征提取的Transformer模型通过自注意力机制能够有效捕获长距离依赖关系,理论上可弥补卷积神经网络在全局建模能力方面的局限性。但其计算慢,资源占用大,应用受限。【目的和方法】针对上述问题,提出了融合卷积Mamba的地震数据随机噪声压制网络(CMUNet)。基于二维选择性扫描技术(沿水平、垂直双方向遍历输入数据),通过状态空间方程构建全局动态系统,实现对地震数据时空特征的跨尺度特征提取,借助Mamba模型的硬件感知并行扫描算法降低计算资源消耗,保证去噪效果的同时提升计算效率。针对地震数据的特点,设计卷积-Mamba混合模块,在UNet编码器中构建层次化特征提取路径,即浅层CNN聚焦局部噪声模式识别,深层Mamba捕获大尺度地质结构关联性;进一步引入残差通道注意力门控,强化有效信号与噪声的特征可分性。【结果和结论】对于合成数据测试,提出的方法相较于UNet在信噪比、峰值信噪比和结构相似性上分别提高了2.4 dB、2.4 dB和0.0056,表现出对随机噪声的有效压制能力及对有效信号的保护能力。在野外实际地震数据应用中,局部相似性图像分析结果显示较低的局部相似值,进一步印证了该方法对有效信号的损伤程度低,展现出更优的保幅性,具有良好应用前景。 展开更多
关键词 地震随机噪声压制 深度学习 卷积神经网络 状态空间模型 Mamba
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基于稀疏冗余表示的三维地震数据随机噪声压制 被引量：17
2
作者 张广智 常德宽 +3 位作者 王一惠 李振振 赵阳 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期600-606,1-2,共7页
传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法。该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三... 传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法。该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三维稀疏矩阵和三维超完备离散余弦变换(DCT)字典,利用三维超完备DCT字典作为三维地震数据的稀疏冗余表示,使三维地震数据中随机噪声得到压制。三维模拟数据和实际地震数据试算表明:与常规f-x反褶积法和K-L变换法相比,该方法既提高了三维地震数据体的信噪比,又有效地保护了地震反射信号,而且水平切片的连续性和平滑性很好,构造复杂区域的分辨率也得到提高。 展开更多
关键词 稀疏冗余表示 三维超完备DCT字典 三维地震随机噪声压制 正交匹配追踪 K-奇异值分解
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陆地地震勘探随机噪声统计特性 被引量：12
3
作者 钟铁 李月 +2 位作者 杨宝俊 吴宁 田雅男 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期655-664,共10页
在地震勘探随机噪声压制领域,噪声通常被假设为平稳、高斯随机过程的信息.然而,在某些情况下,这样的假设并不准确.本文应用现代统计检验方法对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性进行了研究.结果表明地震勘探随机噪声并不是传统意... 在地震勘探随机噪声压制领域,噪声通常被假设为平稳、高斯随机过程的信息.然而,在某些情况下,这样的假设并不准确.本文应用现代统计检验方法对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性进行了研究.结果表明地震勘探随机噪声并不是传统意义上认为的平稳随机过程,其平稳性受到噪声时长和采集环境复杂程度的影响.发现噪声时间越长,采集环境越复杂,随机噪声的平稳性越差,但是对于短时长随机噪声而言,其可以近似认为是平稳的.同时,采集环境的复杂程度也影响着随机噪声的高斯性和线性特性,环境条件越复杂,随机噪声高斯性越好,线性特性越差,但总的来说随机噪声可以归为线性非高斯随机过程. 展开更多
关键词 地震勘探随机噪声 统计特性 平稳性 高斯性 线性
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压制空间非平稳地震勘探随机噪声的ROAD径向时频峰值滤波算法 被引量：11
4
作者 林红波 马海涛 许丽萍 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2546-2555,共10页
径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向... 径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向滤波轨线上表征近似脉冲噪声,在径向时频峰值滤波过程中干扰相邻道滤波结果.为了减小空间非平稳随机噪声的影响,本文提出一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波随机噪声压制方法.该方法首先根据径向轨线上信号的绝对级差统计量检测空间非平稳地震勘探随机噪声,然后结合局部时频峰值滤波和径向时频峰值滤波压制地震勘探记录中的随机噪声.将ROAD径向时频峰值滤波方法应用于合成记录和实际共炮点地震记录,结果表明ROAD径向时频峰值滤波方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号,有效抑制随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响.与径向时频峰值滤波相比,ROAD径向时频峰值滤波方法更适用于空间非平稳地震勘探随机噪声压制. 展开更多
关键词 地震勘探随机噪声 径向时频峰值滤波 空间非平稳随机噪声 绝对级差统计量
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沙漠地区地震勘探随机噪声建模及其在噪声压制中的应用 被引量：11
5
作者 李光辉 李月 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期682-692,共11页
随机噪声是影响地震勘探有效信号的主要因素,其存在大大降低了地震记录的信噪比.在噪声压制方法不断被改进的同时,对随机噪声特性进行研究,了解噪声的产生机制是对其进行压制的先决条件,目前对噪声的研究主要是特性研究以寻找规律性,对... 随机噪声是影响地震勘探有效信号的主要因素,其存在大大降低了地震记录的信噪比.在噪声压制方法不断被改进的同时,对随机噪声特性进行研究,了解噪声的产生机制是对其进行压制的先决条件,目前对噪声的研究主要是特性研究以寻找规律性,对其进行定性定量的分析还比较少.本文根据塔里木沙漠地区实际采集环境,考虑到噪声的连续性给计算带来的不便,假设各类噪声源以点源的形式分布在检波器周围,依据相应理论确定各类噪声源的源函数,其激发的噪声经由波动方程传播,将随机噪声作为各类噪声源共同作用的综合波场,建立随机噪声的理论模型.通过分析不同种噪声对地震记录的影响,选取合适的滤波方法对其进行压制,实验结果表明,通过建立沙漠地区随机噪声的理论模型,为选择有效的滤波方法,提高地震记录信噪比起到理论指导作用. 展开更多
关键词 地震勘探随机噪声 波动方程 噪声建模 噪声压制
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基于广义Beta小波稀疏域混合约束优化的地震去噪方法研究 被引量：3
6
作者 张歧 杨阳 +2 位作者 魏千盛 王治国 高静怀 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3391-3402,共12页
地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.ℓ_(1)范数和全变分(Total Variation,TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的... 地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.ℓ_(1)范数和全变分(Total Variation,TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的两种正则化项.但是,ℓ_(1)范数是对ℓ_(0)范数的松弛,难以提供更稀疏的去噪结果;基于TV正则化项的方法容易引起阶梯状异常结果.因此,为了避免上述缺点,本文提出了一种基于广义Beta小波稀疏域混合范数优化的地震随机噪声压制方法和算法流程实现.首先利用广义Beta小波紧标架加快计算,获得具有更高局域化性的稀疏时频表示.其次是引入包括ℓp范数和TV正则化的混合约束项,克服单一正则化项的缺点.最后,利用鄂尔多斯盆地黄土塬区的合成地震数据、三维叠后地震数据和共反射点道集数据验证了本文去噪方法的有效性.结果表明:本文提出的去噪方法既能够有效抑制随机噪声、显著提高信噪比,让地震同相轴连续光滑;又能够准确保护有效信号,保持波组间的相对幅值,突出有利微小断层和含油气层的振幅形态. 展开更多
关键词 地震随机噪声压制 广义Beta小波 紧标架 混合范数 反问题
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基于卷积自编码器的地震数据处理 被引量：8
7
作者 江金生 任浩然 李瀚野 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期978-984,共7页
引入以深度学习为代表的数据驱动方法,加速地震数据的处理流程,获得更精确的地下介质信息.卷积自编码器方法在地震数据压缩降维的同时,利用数据的空间局部相关性自动提取信号特征,避免数学物理模型的假设依赖.通过设计不同地质模型的地... 引入以深度学习为代表的数据驱动方法,加速地震数据的处理流程,获得更精确的地下介质信息.卷积自编码器方法在地震数据压缩降维的同时,利用数据的空间局部相关性自动提取信号特征,避免数学物理模型的假设依赖.通过设计不同地质模型的地下速度结构,利用波动方程正演模拟构建大量不同特征的地震数据训练集和测试集.与模型驱动的地震随机噪声压制和地震道插值方法不同,数据驱动下的卷积自编码器方法能够从含随机噪声地震数据和地震道缺失数据中,直接识别和提取出其中的有效地震信号,从而压制随机噪声以及重建原始地震数据,实验结果验证了该方法的有效性.卷积自编码器方法不需要人工阈值控制,具有更高的处理效率. 展开更多
关键词 卷积自编码器 地震道插值 地震随机噪声压制 深度神经网络 稀疏表达
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基于自适应秩选方法的地震降秩去噪
8
作者 杨志鹏 陈秀清 +4 位作者 李勇 陈力鑫 庞谦 马泽川 王登伟 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期742-755,761,共15页
基于矩阵降秩理论的地震随机噪声压制与数据重建技术近年来得到了广泛的关注。考虑到传统的基于Hankel矩阵的降秩去噪方法在处理由非线性同相轴构成的数据时较难确定秩选参数,以及在数据分块计算中存在秩非一致性现象,去噪结果因此容易... 基于矩阵降秩理论的地震随机噪声压制与数据重建技术近年来得到了广泛的关注。考虑到传统的基于Hankel矩阵的降秩去噪方法在处理由非线性同相轴构成的数据时较难确定秩选参数,以及在数据分块计算中存在秩非一致性现象,去噪结果因此容易保留残余噪声或损伤有效信号的问题,引入了一种基于渐近均方误差(AMSE)框架下矩阵奇异值最优硬阈值的自适应秩选方法,利用观测矩阵奇异值序列的中值和矩阵行列数比值计算出奇异值信噪分界阈值,自适应地对秩选参数进行确定。并将该方法分别与截断奇异值分解(TSVD)、阻尼奇异值分解(DSVD)、阻尼最优奇异值收缩(DOptShrink)3种秩约化方法相结合,提出了自适应降秩去噪方法。数值实验分析和实际资料去噪结果显示,所提出的自适应降秩去噪方法与常规的固定秩选降秩去噪方法相比,在处理复杂构造地震数据时,能够有效压制随机噪声且保持有效信号幅度。 展开更多
关键词 降秩理论 地震随机噪声 自适应秩选 HANKEL矩阵
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利用改进相干算法提高地震资料分辨率的有效算法 被引量：1
9
作者 杨立强 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2005年第3期359-363,共5页
利用LOG算子和改进相干算法相结合来提高信噪比和地震资料分辨率 ,并同其他方法作了比较 .模型数据与实际数据的应用效果证明 ,该方法具有较强的信噪分离作用 ,能有效提高地震资料分辨率 ,该方法是实用的 .
关键词 LOG算子 随机噪声 地震信号 分辨率 相干算法
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