基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法技术

基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法，包括以下步骤：采集微地震数据；利用有限差分波动方程正演方法生成不同主频、不同地层速度模型下的正演模拟信号；对得到的正演模拟信号设置不同信噪比，构建噪音样本，然后将以噪音样本、干净样本为标签类别，制作成原始训练集；将制成的原始训练，利用改进WGAN网络对抗生成大量样本，完成训练集样本扩充；利用扩充之后的训练集样本，对CBDNet进行训练；将待去噪的地震数据输入已训练的CBDNet，输出去噪后的微地震数据。本发明专利技术一种基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法，与传统微地震去噪方案相比，极大地提高了微地震剖面去噪的效率与精度。噪的效率与精度。噪的效率与精度。

【技术实现步骤摘要】
基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法


[0001]本专利技术涉及微地震监测技术技术，具体涉及一种基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法。

技术介绍

[0002]微地震监测技术就是通过观测、分析由压裂产生的微小地震事件来监测地下状态的地球物理技术，对油田开发稳产、高产具有重要的意义。微地震资料有效信号能量较弱，信噪比较低，甚至完全淹没在噪音之中。常规地震资料处理方法虽然众多，但若直接应用于微地震资料，往往无法获取满意的效果，这将直接影响微地震监测的质量和精度。因此，寻找合适的方法识别微地震资料中较弱的有效信号是微地震资料处理与解释的关键。
[0003]微地震震级微弱、信噪比低，如何对快速、高效地实现微地震记录去噪，对微地震震源定位、裂缝预测、震源破裂机制分析具有重要的意义。微地震野外监测时间长、监测数据量大，人工处理海量微地震数据会极大降低微地震监测数据处理的效率，无法满足海量微地震数据处理的实时性的需要。另一方面，诱生的微地震信号受周围环境中噪声源的存在、信号接收器距离的远近等多方面因素影响，信号弱、频本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：采集微地震数据；步骤二：利用有限差分波动方程正演方法生成不同主频、不同地层速度模型下的正演模拟信号；步骤三：对步骤二得到的正演模拟信号设置不同信噪比，构建噪音样本，然后将以噪音样本、干净样本为标签类别，制作成原始训练集；步骤四：将步骤三制成的原始训练，利用改进WGAN网络对抗生成大量样本，完成训练集样本扩充；步骤五：利用步骤四扩充之后的训练集样本，对CBDNet进行训练；步骤六：将待去噪的地震数据输入步骤五已训练的CBDNet，输出去噪后的微地震数据。2.根据权利要求1所述基于改进WGAN网络和CBDNet的微地震记录去噪方法，其特征在于：所述步骤四包括如下步骤：S4.1、将生成器中最后一个上采样层的激活函数层删去，生成器中的激活函数使用的是Leaky Relu，其表达式如公式(4)：式(4)中，a是趋近于0的数；S4.2、将判别器中的归一化层全部去除，将最后一层的Sigmoid层换成1x1的卷积层，整合不同通道的特征，提高信号的保真度，该网络中使用的激活函数为Leaky...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛冠群，马凯，余梅，郑悦林，汤婧，张静蓝，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：