曙光中标威海地震数据信息网络平台项目

本报讯 近日,在山东威海市地震局威海市地震数据信息网络平台的公开招标中,国内服务器旗舰厂商曙光在强手如林  (本文共1页) 阅读全文>>

地球物理学进展

地震数据谱蓝化技术在神狐海域水合物工区的应用

测井数据统计分析表明，其反射系数谱表现为蓝谱特性，因此，在地震波频谱红移的背景下，隐藏着蓝谱特性.谱蓝化技术就是依据这一发现，从测井数据反射系数谱中获取褶积算子，并利用该算子为地震数据提频的技术....  (本文共7页) 阅读全文>>

石油地球物理勘探

基于深度学习的鲁棒地震数据去噪

地震勘探数据中包含的噪声比较复杂,基于先验的传统建模方式无法准确地刻画噪声分布。深度学习通过多层卷积神经网络自动提取数据的深层次特征,利用非线性逼近能力自适应地学习而得到一个复杂的去噪模型,为地震数据去噪带来了新思路。但是,目前基于深度学习的去噪方法在样本覆盖不充分的情况下,学习得到的模型泛化能...  (本文共15页) 阅读全文>>

河北地质大学学报

基于多级中值的双边滤波算法的地震数据去噪研究

地震数据去噪是地震资料处理的核心环节,去噪的质量直接影响后续处理的精度。实际地震数据中含有多种随机噪声,常见的随机噪声有高斯噪声和椒盐噪声,通常需要采用不同的去噪算法分别进行压制,不可...  (本文共7页) 阅读全文>>

石油地球物理勘探

无监督残差网络的地震数据重构方法

野外采集的地震数据通常会存在地震道缺失的问题，对其进行重构一直是地震资料处理中的一个难题。目前使用深度学习(Deep Learning, DL)方法重构地震数据主要采用完整地震数据作为标签训练网络模型的监督学习方式，然而对实测野外数据很难获得准确的标签。对大量训练样本的依赖影响了DL方法在地震数据重构中的应用。为此，提出了一种基于残差网络的无监督DL的地震数据重构方法。该方法无需使用完整的地震数据作为训练集训练残差网络，而...  (本文共13页) 阅读全文>>

地球物理学进展

基于对数函数稀疏约束的随机缺失地震数据的重建

由于受地质条件、采集环境和采集成本等因素限制以及废道或废炮的剔除,获取的地震数据往往是不规则和不完整的,缺失的地震数据将直接影响地震资料的后续处理和解释.为此,本文针对二维随机缺失地震数据,将一种基于对数函数稀疏约束的方法应用于地震数据的重建.首先,将地震数据沿时间作傅里叶变换,获取具有谐波结构的频率切片,然后将缺失地震数据的重建问题转化为基于对数函数...  (本文共11页) 阅读全文>>