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申请/专利权人：东北石油大学三亚海洋油气研究院

摘要：本发明提供了一种地震数据的多次波压制方法，包括构建DDAE网络，根据地震数据的维数和地质的复杂度确定输入层和输出层的节点个数，最中间的隐含层节点个数通过本征维数估计的方法来确定，所述DDAE网络包括解码器，在所述解码器的每两个相邻层之间添加注意力机制；分别将不带层间多次波的标签地震数据和带层间多次波的地震数据输入到DDAE网络进行训练，获得DDAE网络的最优参数值；根据最优参数值对DDAE网络进行优化，并将待处理的地震数据输入到优化后的DDAE网络中，得到多次波压制后的地震数据。本发明方案解决了现有技术中由于地震资料数据量庞大，神经网络需要处理的信息量庞大，且训练时间较长，从而造成油气勘探开发不够及时，开采效率低的问题。

主权项：1.一种地震数据的多次波压制方法，其特征在于，包括如下步骤：获取带层间多次波的地震数据与不带层间多次波的标签地震数据；构建深度降噪自编码网络，所述深度降噪自编码网络包括编码器和解码器，根据带层间多次波的地震数据的维数和地质的复杂度确定深度降噪自编码网络编码器的输入层和解码器的输出层的节点个数，最中间的隐含层节点个数通过本征维数估计的方法来确定，在所述解码器的每两个相邻层之间添加注意力机制，通过自注意力机制中的CBAM模块，加大深度降噪自编码网络模型中对带层间多次波的数据与不带层间多次波的标签数据之间不同特征的提取能力；所述编码器和解码器分别使用三层结构来构建，所述编码器的第一编码器层为128个神经元，第二编码器层为64个神经元，第三编码器层为32个神经元，所述解码器的第一解码器层为32个神经元，第二解码器层为64个神经元，第三解码器层为128个神经元；分别将不带层间多次波的标签地震数据和带层间多次波的地震数据输入到深度降噪自编码网络进行训练，通过编码器的多个编码层对输入的地震数据进行压缩和特征提取后，将地震数据转换为包含特征数据的向量；通过解码器中的每层解码层对包含特征数据的向量进行解码后，得到解码特征向量；通过每个解码层后的注意力机制对解码特征向量中的局部特征，通过进行多次放大处理后，通过输出层恢复得到不带层间多次波的地震数据的预测值；通过计算不带层间多次波的地震数据的预测值与标签值的均方误差作为损失函数，使用Adam优化器更新并获得使损失函数最小的深度降噪自编码网络的最优参数值；将待处理的地震数据输入到训练好的深度降噪自编码网络中，得到多次波压制后的地震数据。

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百度查询： 东北石油大学三亚海洋油气研究院 一种地震数据的多次波压制方法、系统、设备及存储介质