公开(公告)号：CN110058305A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910444172.0

申请日：2019-05-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李月 ,  赵玉星 ,  杨宝俊 ,  邵丹 ,  王胜男

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的DAS地震数据降噪方法，属于二维DAS地震数据的噪声消减方法。在卷积神经网络的基础上，通过改进网络结构与参数建立适用于DAS地震数据消噪处理的去噪网络模型，在网络的卷积层对有效信号与噪声的特征进行自动提取，进一步根据其特征差异实现DAS地震数据的智能去噪。本发明不仅可以有效的去除DAS地震数据中的噪声，而且很好的保护了反射同向轴信息，在提高DAS地震数据信噪比的同时使数据的分辨率与保真度不受影响，为后续反射振幅、速度以及频率信息的准确获取提供了有力保障，可以广泛应用于DAS地震数据的噪声压制。

公开(公告)号：CN107817527B

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201711053217.9

申请日：2017-10-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李月 ,  邵丹 ,  张超 ,  王胜男 ,  卜一波 ,  孟宇奇

IPC: G01V1/36

Abstract: 本发明涉及一种基于块稀疏压缩感知的沙漠地震勘探随机噪声压制方法，属于沙漠地震勘探环境下低频随机噪声消减的方法。通过对沙漠噪声非均匀等性质的研究，实现有效信号准确定位，利用块稀疏压缩感知算法充分考虑地震信号结构化块稀疏的特性，达到沙漠地区随机噪声压制的目的。本发明的优点是在达到消减沙漠随机噪声的目的前提下，有效地保持地震记录中有效反射波的幅值，提高地震资料的分辨率，为在复杂多变的沙漠环境下石油、天然气勘探的地震资料处理提供有利条件。

公开(公告)号：CN107817527A

公开(公告)日：2018-03-20

申请号：CN201711053217.9

申请日：2017-10-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李月 ,  邵丹 ,  张超 ,  王胜男 ,  卜一波 ,  孟宇奇

IPC: G01V1/36

CPC classification number: G01V1/364 ,  G01V2210/324

Abstract: 本发明涉及一种基于块稀疏压缩感知的沙漠地震勘探随机噪声压制方法，属于沙漠地震勘探环境下低频随机噪声消减的方法。通过对沙漠噪声非均匀等性质的研究，实现有效信号准确定位，利用块稀疏压缩感知算法充分考虑地震信号结构化块稀疏的特性，达到沙漠地区随机噪声压制的目的。本发明的优点是在达到消减沙漠随机噪声的目的前提下，有效地保持地震记录中有效反射波的幅值，提高地震资料的分辨率，为在复杂多变的沙漠环境下石油、天然气勘探的地震资料处理提供有利条件。