地震记录快速KL滤波的自组织神经网络方法

• 作者: 刘保童 朱光明
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: KL变换 地震数据处理 神经网络 去噪 相干噪声 信噪比
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 处理方法
• 页码范围: 632-636
• 页数: 5页
• 分类号: P3|TE1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2005.06.005

摘要

在地震数据处理中,常使用KL滤波来消除相干和随机噪声,以提高地震记录的信噪比.常规KL变换一般采用模式向量特征值分解(EVD)和相关的奇异值分解(SVD)等集中式计算方法,但记录道数较多时,计算成本就太高,难以在实际中应用.本文首次将人工神经网络引入到地震信号的KL滤波中,通过自组织(无监督)学习自适应计算网络连接的权值来得到正交分解的投影向量.通过理论记录的试算,将常规的KL变换方法和本文介绍的方法进行对比,表明两种实现方法所得结果一致,但本文方法在输入记录道数较多时比常规方法速度快,可极大地降低滤波处理的计算成本.这使得KL滤波摆脱了耗时量大的缺点,更具实用性.文章最后给出了对实际资料进行KL滤波的两个算例.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱光明	长安大学应用地球物理研究所	55	688	15.0	23.0
2	刘保童	西安科技大学地质与环境工程系	6	64	5.0	6.0