典型文献
基于改进DnCNN的混合震源数据分离研究
文献摘要：
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,引入失活机制、混合空洞卷积等机制进行改进,学习混叠噪声特征,对含噪数据进行降噪,最终实现混合震源数据分离.实验结果表明,改进DnCNN模型对混叠噪声降噪效果良好,混合震源数据分离结果清晰,且训练过程的稳定性得到提高.
文献关键词：
混合震源数据分离;混叠噪声;深度学习;DnCNN
中图分类号：
作者姓名：
张翠军;胡家昕;魏亚杰;王振凯;王承伟;曹静杰
作者机构：
河北地质大学 图书馆, 河北 石家庄 050031;河北地质大学 人工智能与机器学习研究室, 河北 石家庄 050031;河北地质大学 信息工程学院, 河北 石家庄 050031;河北地质大学 京津冀城市群地下空间智能探测与装备重点实验室, 河北 石家庄 050031;河北地质大学 河北省战略性关键矿产资源重点实验室, 河北 石家庄 050031
文献出处：
引用格式：
[1]张翠军;胡家昕;魏亚杰;王振凯;王承伟;曹静杰-.基于改进DnCNN的混合震源数据分离研究)[J].河北地质大学学报,2022(06):41-48
A类：
混合震源数据分离,混叠噪声
B类：
DnCNN,地震勘探,采集效率,勘探成本,采集过程,分离方法,压制,地震数据,源分离,方法参数,参数选择,计算成本,法人,完毕,计算速度,训练过程,过拟合,损失曲线,震荡,失活,混合空洞卷积,噪声特征,降噪效果
AB值：
0.236423
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