融合残差空间注意力机制的U型膨胀卷积神经网络微地震信号降噪方法及系统

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融合残差空间注意力机制的U型膨胀卷积神经网络微地震信号降噪方法及系统
申请号:CN202510717829
申请日期:2025-05-30
公开号:CN120577858A
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种融合残差空间注意力机制的U型膨胀卷积神经网络微地震信号降噪方法及系统,属于微地震信号降噪领域。为解决现有降噪网络模型降噪效果不佳及造成有效信号损失的问题。本发明包括合成含有噪声的微地震数据及干净数据,构建训练数据集;将含噪数据输入网络模型,在下采样中通过卷积操作进行特征提取;通过空间注意力机制突出有效信号特征,抑制干扰噪声;在上采样中通过反卷积操作将特征图恢复原有尺寸,通过跳转连接结构将深层信息与浅层信息融合;利用残差学习得到干净微地震信号的估计;将训练好的网络模型用于实际微地震信号进行降噪。本发明可保留更多的微地震数据的有效信息,有效提升降噪效果。
技术关键词
地震信号降噪方法 膨胀卷积神经网络 卷积神经网络模型 数据 U型卷积神经网络 残差注意力机制 残差学习 抑制干扰噪声 抑制噪声干扰 信号特征 参数 输出特征 批量 可读存储介质