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基于改进DnCNN的混合震源数据分离研究
CHSSCD
作者：
张翠军
胡家昕
魏亚杰
王振凯
王承伟
曹静杰
发表期刊：
河北地质大学学报 2022年6期
关键词：
混合震源数据分离
混叠噪声
深度学习
DnCNN
摘要：
混合震源采集作为地震勘探中的一种新方法,具有采集效率高、勘探成本低等优点,但采集过程中会引入混合震源叠加噪声,影响后续数据处理和解释。混合震源数据分离方法能够压制混叠噪声,将混合震源数据分离成常规地震数据。传统混合震源分离方法参数选择困难,计算成本高,而基于深度学习的混合震源分离方法人工依赖性低、训练完毕后计算速度快,是目前研究的热点。论文提出一种改进DnCNN的混合震源数据分离方法,针对训练过程中出现的过拟合、损失曲线震荡等问题,引…
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