MFIEN:多个尺度的功能互动增强网络用于沙漠地区的地震数据
1Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Control and Renewable Energy Technology (Ministry of Education), Department of Communication Engineering, College of Electric Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin, 132012, China. 2202200369@neepu.edu.cn.
Scientific reports
|February 1, 2025
概括
一个新的网络,多级特征交互增强网络 (MFIEN),有效地抑制沙漠地震数据中的强烈背景噪声. 这种方法通过提高信号噪声比率 (SNR) 和恢复弱信号,显著提高了地震数据质量.
科学领域:
- 地质物理学 地质物理学
- 地震数据处理 地震数据处理
- 地球科学中的人工智能
背景情况:
- 由于复杂的环境和地质,沙漠地震数据采集面临着挑战.
- 强烈的背景噪音和信号重叠模糊的地震反射,妨碍准确的解释.
- 优化信号噪声比 (SNR) 对于有效的地震数据处理至关重要.
研究的目的:
- 提出一种新的深度学习网络,以减轻沙漠地震数据中的强烈背景噪声.
- 加强对地震反射信息的提取,提高数据质量.
主要方法:
- 开发多级特征交互增强网络 (MFIEN).
- 为了有效的信息整合,MFIEN使用了多个尺度的特征交互结构.
- 整合了融合特征增强模块 (FFEM),具有扩展的卷积和多种核心大小,以保存地震记录结构.
主要成果:
- 在合成和现场沙漠数据中,MFIEN证明了对强烈背景噪声的准确抑制.
- 该网络有效地恢复了弱的地震信号,从而显著提高了数据质量.
- 在不改变特征地图大小的情况下,在地震记录中保存了结构特征.
结论:
- 在充满挑战的沙漠环境中,MFIEN提供了一种有效的解决方案来消除地震数据.
- 拟议的方法显著改善了信号噪声比 (SNR),并有助于准确的地震解释.
- 这种深度学习方法推进了对杂地质条件的地震数据处理领域.
