石油地球物理勘探2023，Vol.58Issue(5)：1269-1283,15.DOI:10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2023.05.023
基于深度学习的地震随机噪声衰减方法研究进展
Research progress of random noise attenuation methods for seismic data based on deep learning
摘要
关键词
模型驱动/数据驱动/深度学习/字典学习/随机噪声衰减/卷积神经网络/研究进展Key words
model-driven/data-driven/deep learning/dictionary learning/random noise suppression/convolutional neural network/research progress分类
天文与地球科学引用本文复制引用
崔扬,王燕楠,陈万利,张虹,朱丹丹,白敏..基于深度学习的地震随机噪声衰减方法研究进展[J].石油地球物理勘探,2023,58(5):1269-1283,15.基金项目
本项研究受国家自然科学基金项目"基于时间域高斯束变换的多震源数据高精度分离与高效偏移方法研究"(42174159)和"基于字典学习的多震源数据高效高精度最小二乘偏移方法研究"(41904110)、湖北省自然科学基金项目"基于时间域高斯束变换的多震源数据分离、去噪和插值重建方法研究"(2021CFB498)、油气资源与勘探技术教育部重点实验室青年创新团队项目"智能驱动的地震资料高分辨率处理方法"(KPI2021-01)及长江大学大学生创新创业训练计划项目"基于深度学习的地震资料去噪方法(Yz2020043)"联合资助. （42174159）
