公开(公告)号：CN115905805A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211364982.3

申请日：2022-11-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 马海涛 ,  于敬业 ,  吴宁 ,  李月 ,  田雅男

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于全局信息判别GAN的DAS数据多尺度噪声消减方法，属于井中地震勘探DAS数据消噪的方法。包括井中DAS实际记录的获取，多尺度全局信息GAN模型构建，多尺度全局信息GAN的训练集构建，多尺度全局信息GAN模型训练，实际地震资料现场数据处理。优点在于根据井中地震勘探DAS数据的多尺度特征和对抗训练思路设计了针对性的全局信息判别生成对抗网络去噪模型，融入了多尺度特征提取、对抗训练及全局信息融合，使优化目标空间更多向鉴别网络倾斜，有效消减地震勘探DAS数据中的多类型噪声，提高勘探DAS记录的信噪比，有利于后续成像、反演和解释工作，对油气资源勘探有较强的实用性。