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申请/专利权人：中国海洋石油集团有限公司;中海石油(中国)有限公司海南分公司
摘要：本发明涉及地震道集噪音压制技术领域，更具体地，涉及一种叠前CRP道集深度学习去噪方法，具体包括如下步骤：S1：获取叠前地震CRP道集数据；S2：通过对地震CRP道集数据进行叠加，利用叠后构造作为先验引导，构建叠前去噪SigKPN网络；S3：对叠前去噪SigKPN网络采用协同待处理实际数据和合成数据进行训练和学习，获得学习后SigKPN网络；S4：利用学习后SigKPN网络对叠前地震CRP道集进行去噪应用。本发明克服现有叠前CRP地震数据噪音压制的准确性与可靠性不足的缺陷，进一步提高了使用叠前去噪SigKPN网络进行叠前CRP道集噪音压制的效果，提高使用深度学习技术进行叠前CRP地震数据噪音压制的准确性与可靠性。
主权项：1.一种叠前CRP道集深度学习去噪方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1：获取叠前地震CRP道集数据；S2：通过对地震CRP道集数据进行叠加，构建叠前去噪SigKPN网络；S3：对叠前去噪SigKPN网络采用协同待处理实际数据和合成数据进行训练和学习，获得学习后SigKPN网络；S4：利用学习后SigKPN网络对叠前地震CRP道集进行去噪应用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋石油集团有限公司 中海石油(中国)有限公司海南分公司 一种叠前CRP道集深度学习去噪方法
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