基于深度学习的天然地震信号增强方法

本发明涉及地震数据的处理领域，提供了一种基于深度学习的天然地震信号增强方法，包括：构建数据集；构建噪声压制模块，所述噪声压制模块采用多通道神经网络模型，该多通道神经网络模型包括三套UNet子结构，分别为时域UNet、时频域UNet和频域UNet，以同时使用时域、时频域和频域三种变换域特征；使用训练集训练多通道神经网络模型；对实际监测数据进行分析处理，包括实际监测数据预处理、实际监测数据分析；判断是否启动数据集更新和噪声压制模块更新。本发明的基于深度学习的天然地震信号增强方法能够识别和压制地震监测数据中低信噪比地震事件的噪声，增强地震信号，提升信噪比，进而提高后续地震数据处理的准确性。