基于自适应小波神经网络在压制地震勘探低频噪声中的应用

摘要：

沙漠地区地震勘探数据中低频背景噪声与有效信号相互混叠,无论在哪个变化域都很难将信噪进行有效分离,大大降低了后续地震资料的质量.本文将小波神经网络应用于地震勘探低频背景噪声压制,首先选择Mexihat小波基及其尺度函数作为神经网络的激励函数,建立紧致型神经网络结构;其次将选定的含噪信号和纯净信号分别作为网络的输入和输出,分别对小波分解层数和阈值进行训练,自适应确定分解层数和阈值选取;最后将含噪数据输入到训练好的网络中,其输出即为去噪后的数据.实验结果表明,相对于传统的小波去噪,利用小波神经网络可以有效去除地震资料中的低频噪声,提高信噪比和分辨率,为下一步进行地质解释提供可靠的依据.

关键词：小波神经网络、自适应、噪声压制、低频噪声

所属期刊栏目：35

分类号：TN911.7

资助基金：山西省高等学校科技创新项目2009L0053

在线出版日期：2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：185-189,204