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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开了一种用于深层叠前时空域子波提取的改进多元时间序列生成对抗网络算法及时空域反褶积方法。属于地震信号处理领域。本发明提出采用基于改进MAD‑GAN算法实现深层叠前时空域子波的准确提取，并结合时空域子波提高反褶积精度。首先利用深层叠前震源子波作为初始正演子波，结合地层特性构建时空域子波样本集；在MAD‑GAN网络模型基础上，结合cycle‑GAN的循环结构思想进行改进，通过训练不断完善网络模型参数；实现时空域子波提取，并在时空域实现反褶积。该方法在速度与精度上超越了传统时变子波提取方法，且能同时反映地层的时空域衰减特性，为时空域子波在实际工程中的提取应用提供了一种行之有效的手段。
主权项：1.一种基于改进MAD-GAN算法的深层叠前时空域地震子波提取方法，其特征在于：首先利用叠前震源子波正演时空域子波，并结合叠前地震记录与深层时空域子波时频关系，建立三维深层时空域叠前地震子波样本集；采用改进MAD-GAN算法训练样本实现时空域子波提取；最后利用二维时频变换去除叠前地震记录中的时空域子波衰减，实现时空域反褶积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于改进MAD-GAN算法的深层叠前时空域地震子波提取方法
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