[发明专利]基于深度学习频谱分割的动态自适应衰减补偿方法及系统有效
| 申请号： | 202010529252.9 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111538087B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 刘延利;李振春;王姣;孙苗苗;刘强 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G01V1/36 | 分类号： | G01V1/36 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于地震数据处理技术领域，公开了一种基于深度学习频谱分割的动态自适应衰减补偿方法及系统，进行深度学习频谱分割和组合补偿函数的设计；通过深度学习对地震信号的频谱进行分割，确定补偿区域和噪声压制区域，二者的连接点即为补偿函数的最大增益点；补偿函数由指数增长函数、二次函数和指数衰减函数三部分组成，在有效频带范围内进行指数补偿，在有效频带范围外进行指数衰减；将深度学习和补偿函数结合，实现对地震资料的智能Q补偿。本发明利用深度学习对地震信号的频谱进行分割，结合相应的组合型补偿函数进行地震信号的衰减补偿，解决了地震信号补偿中的不稳定问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 频谱 分割 动态 自适应 衰减 补偿 方法 系统 | ||
【主权项】：
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