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摘要
由于复杂强背景噪声的影响，分布式光纤声学传感（Distributed Optical Fiber Acoustic Sensing,DAS）采集的地震记录普遍信噪比较低。如何有效抑制背景噪声，恢复弱上行反射信息，切实提升DAS记录信噪比，已成为资料处理领域的热点问题之一。针对复杂DAS背景噪声消减问题，提出了一种多尺度增强级联残差网络（Multiscale Enhanced Cascade Residual Network,MECRN）。MECRN具有双路径级联残差网络结构，通过双路径机制提取DAS记录浅层信息。在此基础上，引入空洞卷积和多尺度模块提取DAS记录的多尺度特征，并通过跳跃连接导入浅层特征，在避免有效特征损失的同时，提升网络的特征提取能力。最后，通过残差学习整合局部和全局特征，并对重建特征细化，进一步提升了MECRN的去噪能力。模拟和实际DAS资料处理结果均表明，MECRN可以有效地压制DAS记录中的复杂背景噪声，准确恢复弱反射信号，显著提升处理DAS资料的能力。
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