[发明专利]一种基于3D-DnCNN网络的叠后三维地震资料随机噪声压制方法在审
| 申请号： | 201910032839.6 | 申请日： | 2019-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN109782339A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 陈文超;刘达伟;王伟;王晓凯;张芬;陈建友;师振盛;朱巍巍;赵辉 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 田洲 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于3D‑DnCNN网络的叠后三维地震资料随机噪声压制方法：01：构造3D‑DnCNN网络，初步选定一块信噪比较高的区域作为训练区域，剩余区域作为测试区域，并使用目前工业界最先进的随机噪声压制方法对训练区域的随机噪声进行压制，将噪声压制后的数据作为标签数据，构造训练样本对；02：使用梯度结构张量进一步筛选步骤01得到的训练样本对，以得到质量更优的训练样本；03：将步骤02得到的训练样本对送入3D‑DnCNN网络进行训练，待训练完成后，使用3D‑DnCNN网络压制测试区域的随机噪声。本发明解决了叠后三维地震资料中随机噪声的干扰问题，压制了随机噪声和三维弧状成像噪声。此外，本发明方法可以进行并行处理，并具有良好的自适应性，满足工业上大规模计算需求。 | ||
| 搜索关键词： | 随机噪声 压制 训练样本 三维地震资料 测试区域 网络 大规模计算 标签数据 并行处理 成像噪声 剩余区域 梯度结构 噪声压制 自适应性 弧状 三维 送入 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种基于3D‑DnCNN网络.的叠后三维地震资料随机噪声压制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01：构造3D‑DnCNN网络，任意选定三维地震资料中的一块三维立体区域作为训练区域Ytraining，剩余区域作为测试区域Ytest，并使用随机噪声压制方法对训练区域Ytraining的随机噪声进行压制，将噪声压制后的数据作为标签数据，构造训练样本对；步骤02：使用梯度结构张量进一步筛选步骤01得到的训练样本对，以得到质量更优的训练样本；步骤03：将步骤02得到的训练样本对送入3D‑DnCNN网络进行训练，待训练完成后，使用3D‑DnCNN网络压制测试区域的随机噪声，完成三维地震资料的随机噪声压制。
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