一种基于机器学习的海上地震勘探数据鬼波压制方法

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一种基于机器学习的海上地震勘探数据鬼波压制方法
申请号:CN202411664917
申请日期:2024-11-20
公开号:CN120065341A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明涉及油气地球物理勘探的技术领域,更具体地,涉及一种基于机器学习的海上地震勘探数据鬼波压制方法。本发明一种基于机器学习的海上地震勘探数据鬼波压制方法,变深拖缆训练集只需要从常规水平拖缆数据进行组合,不需要过多额外的计算成本就能实现多样的含鬼波地震数据;通过将变深拖缆数据集作为网络的训练数据,能够反映更真实的海上地震数据采集环境,能更准确模拟实际拖缆地震数据中的鬼波特征;通过本发明训练得到的网络模型可以很好的实现鬼波智能压制,并成功应用于实际海上拖缆数据,有效提高海上拖缆数据的分辨率和频带宽度。
技术关键词
鬼波压制方法 海上地震勘探 神经网络模型 波动方程正演 海上拖缆 油气地球物理勘探 气枪震源 拖缆地震数据 海上地震数据 地震数据集 形态 标签 曲线 检波器 编码器 输入结构 网络优化
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