基于对比学习CUTmodel网络的地震随机噪声压制

作     者：张姗 张会星 吴学锋 Zhang Shan;Zhang Huixing;Wu Xuefeng

作者机构：中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室山东青岛266100 崂山实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室山东青岛266237 

出 版 物：《中国海洋大学学报（自然科学版）》 (Periodical of Ocean University of China)

年 卷 期：2024年第54卷第7期

页      面：111-122页

核心收录：

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(42274149)资助 

主　　题：对比学习 CUTmodel网络 随机噪声 噪声压制 地震数据 

摘      要：本文提出一种基于对比学习CUTmodel网络的地震随机噪声压制方法,CUTmodel网络架构基于最大化输入输出之间的相似信息进行对比学习,大大缩短了网络训练时间。网络损失函数由生成对抗损失和对比学习损失两部分组成,生成对抗损失保证生成数据与无噪数据更相似,对比学习损失保证生成数据尽可能保留有效信号,同时也防止生成器进行不必要的更改,提高了网络训练的稳定性和准确性。通过简单模型和Marmousi模型的CUTmodel去噪试验及其与CycleGAN和常规去噪方法的对比,验证了本文方法的有效性。最后,本文对实际数据进行去噪,同样获得较高的信噪比。