[发明专利]基于多震源卷积神经网络的低频地震数据重构方法有效
| 申请号： | 202110418166.5 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN112987099B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 尹语晨;韩立国;张盼;尚旭佳;赵炳辉 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G01V1/36 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 张岩;王立文 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多震源卷积神经网络的低频地震数据重构方法，包括地震数据预处理得到高质量的主动源地震数据及被动源地震数据；创建训练数据集：将处理后的被动源及主动源数据分别进行低通滤波并分块处理，分别作为样本合集输入数据及标签；建立神经网络模型：搭建基于多震源的卷积神经网络模型，用于主动源低频地震数据的重构；训练：将样本合集和标签合集输入到卷积神经网络模型中。本方法可在缺失主动源低频数据的条件下，利用被动源数据实现重构，其获取的主动源低频信息准确性较高降低了低频信息的采集成本，且在进行简单地去噪后，为接下来的地震反演过程提供高质量的地震数据，改善由于缺失低频信息导致的各种问题，有利于恢复出更多的细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 震源 卷积 神经网络 低频 地震 数据 方法 | ||
【主权项】：
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