基于无监督神经网络匹配算法的叠前表面多次波压制方法

作     者：刘立超 胡天跃 李徯徯 刘依谋 梁上林 黄建东 LIU Lichao;HU Tianyue;LI Xixi;LIU Yimou;LIANG Shanglin;HUANG Jiandong

作者机构：北京大学地球与空间科学学院北京100871 中国石油油气和新能源分公司北京100011 中国石油勘探开发研究院北京100083 清华大学数学科学系北京100084 

出 版 物：《北京大学学报（自然科学版）》 (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis)

年 卷 期：2024年第60卷第3期

页      面：453-463页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 081801[工学-矿产普查与勘探] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081802[工学-地球探测与信息技术] 081803[工学-地质工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(42274163) 国家重点研发计划(2018YFA0702503) 中国石油天然气集团有限公司-北京大学基础研究项目资助 

主　　题：无监督神经网络 表面多次波压制 叠前地震数据 匹配算法 

摘      要：为了有效地压制海上地震勘探数据中的表面多次波,实现勘探目标的正确成像,提出一种基于无监督神经网络的叠前表面多次波匹配算法,将神经网络方法与表面相关多次波压制方法相结合,通过设定学习率不断下降,用无监督神经网络取代匹配滤波算子,对叠前地震数据进行表面多次波的压制,既不需要传统的匹配算法,也不需要在标签数据集上进行训练。在简单合成数据、Sigsbee模型数据和实际数据上的应用结果验证了该方法对表面多次波压制的有效性。