时序RBF神经网络去除地震数据异常研究

"时序径向基函数(RBF)神经网络在地震数据重构中的应用研究，主要目的是解决地震数据采集过程中的噪声干扰和老数据存储介质退化等问题，以提高地震数据的质量，使得地震图像更准确地反映地质结构。" 本文详细探讨了时序RBF神经网络在地震数据重构中的应用，其核心在于利用这种网络的灵活性、实时性和低能耗特性，以在线重构的方式处理地震数据中的异常。地震数据是地质勘探中获取地层信息的关键，但受到诸多因素的影响，如采集过程中的噪声、老数据磁带的物理退化等，可能导致数据质量下降，出现抖动和毛刺等异常。这些异常可能掩盖了与地层性质相关的真正信息，影响地震相的正确解读。 时序RBF神经网络是一种特殊的神经网络模型，它结合了径向基函数的非线性映射能力和时间序列分析的特点。在地震数据重构中，它能够根据历史数据动态调整网络参数，以适应不断变化的数据环境。通过对异常数据进行在线学习和重构，网络可以识别并滤除那些与地层性质无关的干扰，同时保持原始数据的重要特征。 实验结果显示，使用时序RBF神经网络重构后的地震数据，其异常被有效去除，地震相与实际地质体的对应关系更为紧密。这意味着重构后的数据对地质构造的解析和油气藏的描述提供了更高的精度和可靠性。这对于后续的地质解释和油气资源的评估至关重要，因为它直接影响到决策的准确性和经济效益。 此外，时序RBF神经网络的灵活性使其能适应不同类型的地震数据，其实时性意味着可以实时处理新采集的数据，避免了数据积累导致的问题。低能耗特性则使得这种方法在大数据处理中更具优势，减少了计算资源的消耗。 总结来说，时序RBF神经网络为地震数据处理提供了一种高效且精确的解决方案，它能够在保留实际信息的同时去除噪声和异常，从而提升地震数据的质量，对于油气勘探和地质研究具有重要的实践价值。这种方法不仅适用于地震数据的后处理，还可以在数据采集阶段就发挥重要作用，实现数据质量的实时监控和优化。