地震资料智能去噪方法综述
侯禹华
朱维
魏俊学
李海涛
韩东兴
崔春阳
郑伟钰
李向上
煤炭科学研究总院;珲春矿业(集团)有限责任公司;中煤科工开采研究院有限公司
摘要：针对传统去噪方法难以有效处理复杂随机噪声问题,笔者综述了地震资料智能去噪方法,涵盖基于统计的机器学习方法如支持向量机、主成分分析、独立成分分析,以及基于神经网络的深度学习方法,包括卷积神经网络、U-Net神经网络、自编码器、生成式对抗网络、递归神经网络、Transformer、强化学习等.分析了各方法原理、应用及优缺点,传统机器学习方法处理特定噪声有优势,但依赖人工特征工程;深度学习方法去噪能力强,但存在过拟合、对复杂地质数据适应性差等问题,未来去噪技术将向智能化、高效化发展,以应对复杂噪声环境和地质条件.研究战果可为地震资料去噪技术发展提供参考,有助于提高地震数据处理质量与勘探精度.
机标关键词：方法综述transformer地震数据处理机器学习方法生成式对抗网络独立成分分析递归神经网络深度学习方法
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-03-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 67-78 )