基于LSTM深度神经网络的TGS地震数据去噪重构在滇中引水工程中的应用

石贵飞; 王俊; 刘杰; 刘宇锋; 姚富宝; 肖长安

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242064

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基于LSTM深度神经网络的TGS地震数据去噪重构在滇中引水工程中的应用

更新时间：2026-02-25

- 基于LSTM深度神经网络的TGS地震数据去噪重构在滇中引水工程中的应用
- Vol. 43, Issue 3, Pages: 142-146+100(2025)
- 作者机构：
  
  中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242064
  CLC： TP183;TV67
- Published：2025
- 稿件说明：
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石贵飞, 王俊, 刘杰, et al. 基于LSTM深度神经网络的TGS地震数据去噪重构在滇中引水工程中的应用[J]. 2025, 43(3): 142-146+100.
DOI：

石贵飞, 王俊, 刘杰, et al. 基于LSTM深度神经网络的TGS地震数据去噪重构在滇中引水工程中的应用[J]. 2025, 43(3): 142-146+100. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242064.

摘要

提高地震原始记录的信噪比对隧洞超前地质预报至关重要，滇中引水工程隧洞中常用TGS法开展超前地质预报，针对隧道TGS地震数据采集时容易受到大量干扰信号的影响进而产生较大的噪音。为了提高地震数据的质量，首先模拟TGS采集模式，并结合滇中引水工程隧洞实际设计资料有针对性地建立多个地质模型，通过正演模拟得到大量高质量的隧洞地震数据，并加入噪声；其次引入LSTM深度学习网络寻找加噪地震数据与原始地震数据之间的复杂非线性关系；最后将在滇中引水项目隧洞中采集到的真实数据输入到训练好的LSTM网络进行去噪重构。实际应用效果表明，采用基于LSTM深度神经网络的去噪重构方法可有效提升地震数据的质量，并在一定程度上提升在滇中引水工程开展超前地质预报的预测效果。为地震数据去噪领域的研究提供了一种新思路。

Abstract

关键词

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references

师素珍,石贵飞,刘最亮,李礼,姚学君,裴锦博,何亚洲.基于多变量LSTM网络的K_2灰岩富水区预测——以阳泉泊里矿区为例[J].煤田地质与勘探,2023(05).

杨凯,唐卫东,刘诚,贺景龙,姚川.基于LSTM循环神经网络的大地电磁方波噪声抑制[J].物探与化探,2022(04).

安鹏,曹丹平,赵宝银,杨晓利,张明.基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究[J].地球物理学进展,2019(05).

沈鸿雁,李庆春.频域奇异值分解(SVD)地震波场去噪[J].石油地球物理勘探,2010(02).

吴招才,刘天佑.地震数据去噪中的小波方法[J].地球物理学进展,2008(02).

Yong Lu,Yongming Huang,Wei Xue,Guobao Zhang.Seismic data processing method based on wavelet transform for de-noising[J].Cluster Computing,2019.

J. P. Ristau,Wooil M. Moon.Adaptive filtering of random noise in 2-D geophysical data[J].Geophysics,2012.

Maïza Bekara,Mirko Van der Baan.Local singular value decomposition for signal enhancement of seismic data[J].Geophysics,2007.

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