文献类型： 中文期刊

第一作者： 吴学锋

作者： 吴学锋;张会星

作者机构：

关键词： CycleGAN;地震数据;随机噪声;去噪

期刊名称： 石油地球物理勘探

ISSN： 1000-7210

年卷期： 2021 年 05 期

页码： 958-968+923-924

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 压制随机噪声、提高信噪比是地震数据处理中的关键任务。为此,提出一种基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)的地震数据随机噪声压制方法。构建的CycleGAN由两个生成器和两个判别器构成,为防止网络退化,生成器由Resnet构成,用以学习含噪数据与无噪数据之间的特征映射;为提高网络的分辨率和准确性,选用PatchGAN作为判别器;同时,在传统对抗损失的基础上,添加循环一致性损失,用以提升网络训练的稳定性。完成网络构建后,针对模型数据和实际数据调整网络参数,训练和测试网络,分析去噪前后数据的信噪比和均方根误差;并通过计算单道数据频谱,进一步分析局部去噪效果。模型数据和实际数据测试结果表明,该方法能够较好地消除地震数据中的随机噪声,且去噪效果优于小波阈值去噪方法,从而验证了所提方法的可行性。

分类号： P631.44