基于LSTM的半航空瞬变电磁资料去噪方法研究

【类型】期刊

【作者】张先承  毛立峰  杨逸  周子钧 

【刊名】物探化探计算技术

【关键词】 LSTM网络,去噪,训练,测试,半航空瞬变电磁

【摘要】随着干扰电磁环境的因素越来越多，半航空瞬变电磁数据所含噪声的特性难以正确地处理和分析，而去噪是提高瞬变电磁场信号处理和分析精度的重要手段之一。相较于传统的去噪方法大都依赖频率特征、耗时较长以及计算参数难以确定，LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络不依赖频率特征的同时能够很好地处理非线性时间序列。因此笔者将LSTM应用于半航空瞬变电磁数据处理，在一维正演数据添加各类噪声的基础上，分为训练和测试，训练采用监督学习方式进行，从而捕获信号的特征和结构信息，测试阶段也采用监督学习方式进行，利用有标签训练数据对网络进行优化进一步提高去噪效果。最后将测试效果良好的模型应用于实际资料中，结果表明此方法能够有效地去除晚期道中的噪声，是一种能够用于半航空瞬变电磁数据去噪的可行手段。

【年份】2024

【作者单位】成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室;

【期号】04

【页码】423-433