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公开(公告)号:CN119126230B
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411621124.1
申请日:2024-11-14
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多道卡尔曼滤波网络的无监督微地震去噪方法与系统,属于地球科学技术与人工智能交叉领域,包括:获取多道微地震数据并进行预处理;基于循环神经网络构建多道卡尔曼地震去噪网络;构建损失函数,基于预处理后的多道微地震数据与所述损失函数与对多道卡尔曼地震去噪网络进行无监督训练;通过训练后的多道卡尔曼地震去噪网络对实时微地震数据进行去噪。本发明通过建立多道卡尔曼滤波状态预测与更新方程,设计RNN运算算子,实现参数自动优化,提高去噪准确性和效率。该方法充分利用微地震数据的相关性,提高滤波效果,适用于时变信号,为后续数据处理提供支持。
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公开(公告)号:CN119126230A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411621124.1
申请日:2024-11-14
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多道卡尔曼滤波网络的无监督微地震去噪方法与系统,属于地球科学技术与人工智能交叉领域,包括:获取多道微地震数据并进行预处理;基于循环神经网络构建多道卡尔曼地震去噪网络;构建损失函数,基于预处理后的多道微地震数据与所述损失函数与对多道卡尔曼地震去噪网络进行无监督训练;通过训练后的多道卡尔曼地震去噪网络对实时微地震数据进行去噪。本发明通过建立多道卡尔曼滤波状态预测与更新方程,设计RNN运算算子,实现参数自动优化,提高去噪准确性和效率。该方法充分利用微地震数据的相关性,提高滤波效果,适用于时变信号,为后续数据处理提供支持。
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