利用多层感知机的地震数据去噪

作者：王琪琪,汤井田,张良,刘晓甲,徐志敏

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。

发文机构：中南大学地球科学与信息物理学院 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室 有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室 承德石油高等专科学校

关键词：随机噪声多层感知机去噪反向传播曲波去噪random noisemulti-layer perceptrondenoisingback propagationcurvelet-based denoising

分类号： P631[天文地球—地质矿产勘探]