Seismic random noise suppression using deep convolutional autoencoder neural network

Due to human or environmental factors, random noise will inevitably be introduced during seismic data acquisition. Contaminated seismic data seriously affect subsequent seismic data processing and imaging. In this paper, we propose a deep convolutional autoencoder neural network for denoising, which...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Journal of applied geophysics Jg. 178; S. 104071
Hauptverfasser:	Song, Hui, Gao, Yang, Chen, Wei, Xue, Ya-juan, Zhang, Hua, Zhang, Xiang
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.07.2020
Schlagworte:	Deep convolutional autoencoder Noise suppression Seismic data Unsupervised learning Unsupervised learning Seismic data Noise suppression Deep convolutional autoencoder
ISSN:	0926-9851, 1879-1859
Online-Zugang:	Volltext
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