-
题名基于U型卷积神经网络的微地震信号降噪方法
被引量：2
- 1
-
-
作者
郑路佳
管闯
李含阳
李航
董宏丽
-
机构
东北石油大学人工智能能源研究院
东北石油大学三亚海洋油气研究院
东北石油大学
-
出处
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期111-124,I0008,共15页
-
基金
国家自然科学基金项目(U21A2019)
国家自然科学基金项目(61873058)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(61933007)
海南省科技专项(ZDYF2022SHFZ105)
东北石油大学引导性创新基金(15071202302)。
-
文摘
降噪后的微地震信号存在波形失真问题,基于U型卷积神经网络,引入膨胀系数的空洞卷积,建立U型卷积降噪模型,利用包络熵作为损失函数,对实际微地震信号进行无监督处理,并将U型卷积神经网络的微地震降噪方法(U-NetNA方法)与小波阈值法、时频峰值法、卷积神经网络降噪方法的降噪效果进行对比。结果表明:U-NetNA方法可以应用于合成和实际微地震数据降噪,具有可行性和有效性。与其他方法相比,U-NetNA方法得到更丰富的有效信号特征,能够有效压制噪声,提高微地震信号信噪比。该结果对微地震事件识别、反演定位和裂缝解释等具有参考意义。
-
关键词
U型卷积神经网络
噪声压制
空洞卷积
包络熵
微地震信号
u-netna方法
-
Keywords
U-Net
noise suppression
dilated convolution
envelope entropy
microseismic data
u-netna method
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
