基于最小平方反褶积与深度学习联合的地震资料拓频方法

本申请实施例公开了一种基于最小平方反褶积与深度学习联合的地震资料拓频方法，其中，该方法包括：利用最小平方反褶积，对地震资料进行初步拓频处理，得到初步拓频地震资料；将地震资料作为样本数据，将初步拓频地震资料作为样本数据对应的目标数据，构建样本数据集；利用样本数据集，对预先构建的卷积神经网络模型进行训练，得到地震资料拓频模型；将待处理的初步拓频地震资料输入至地震资料拓频模型中，通过地震资料拓频模型对待处理的初步拓频地震资料进行二次拓频处理，得到目标地震资料。本申请极大地提升了地震资料品质，有效地提高了地震资料的分辨率，能够获得更高分辨率的地震成果剖面。