[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的可控震源数据振铃压制方法有效
| 申请号： | 201810634656.7 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN109031415B | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 陆文凯;贾壮 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G01V1/34 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 张文宝 |
| 地址： | 100084 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的可控震源数据振铃压制方法，其特征在于，所述振铃压制方法包括以下步骤：步骤1：首先从实际地震数据中提取地震子波，并合成伪反射系数，将地震子波与伪反射系数进行卷积，得到合成地震数据；步骤2：将伪反射系数作为要拟合的输出，合成地震数据作为输入，对深度卷积神经网络进行训练；步骤3：将实际地震数据输入已训练好的网络中，在输出端得到振铃压制后的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 可控 震源 数据 振铃 压制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度卷积神经网络的可控震源数据振铃压制方法，其特征在于，所述振铃压制方法包括以下步骤：步骤1：首先从实际地震数据中提取地震子波，并合成伪反射系数，将地震子波与伪反射系数进行卷积，得到合成地震数据；步骤2：将伪反射系数作为要拟合的输出，合成地震数据作为输入，对深度卷积神经网络进行训练；步骤3：将实际地震数据输入已训练好的网络中，在输出端得到振铃压制后的结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学，未经清华大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810634656.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
