利用多层感知机的地震数据去噪

• 作者: 刘晓甲 张良 徐志敏 汤井田 王琪琪
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 随机噪声 多层感知机 去噪 反向传播 曲波去噪
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 处理技术
• 页码范围: 272-281
• 页数: 10页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2020.02.006

摘要

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方法处理结果与曲波方法去噪结果进行比较,发现MLP方法去噪结果的信噪比更高,且较好地保护了有效信号,尤其是对构造细节有显著的保护效果.