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摘要
高信噪比成像对于油气勘探具有重要意义，压制偏移产生的噪音可以提高地震成像的信噪比。本文提出了一个基于卷积神经网络压制地震偏移噪音的方法，网络结构主要包括编码器和解码器，编码器用于提取特征，解码器用于恢复图像，该方法通过直接对地震剖面学习实现了地震偏移噪音压制的自动化。实际数据的实验结果验证了本文方法的有效性。本文的方法不仅可以保留地震剖面的主要特征，而且有效的压制了偏移噪音，对提高地震剖面信噪比和提高地震数据处理的效率具有重要意义。
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高信噪比成像对于油气勘探具有重要意义，压制偏移产生的噪音可以提高地震成像的信噪比。本文提出了一个基于卷积神经网络压制地震偏移噪音的方法，网络结构主要包括编码器和解码器，编码器用于提取特征，解码器用于恢复图像，该方法通过直接对地震剖面学习实现了地震偏移噪音压制的自动化。实际数据的实验结果验证了本文方法的有效性。本文的方法不仅可以保留地震剖面的主要特征，而且有效的压制了偏移噪音，对提高地震剖面信噪比和提高地震数据处理的效率具有重要意义。
