Intelligent Pre-Stack Common Offset Gather Denoising With Post-stack Structure Guidance

Yile Ao

doi:10.1109/tgrs.2026.3738458

Intelligent Pre-Stack Common Offset Gather Denoising With Post-stack Structure Guidance

2026-09-29

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AI

DOI：10.1109/tgrs.2026.3738458

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地震成像主要用于地下勘探。然而，原始成像结果常被各种噪声严重污染。为消除噪声影响，已开发多种地震去噪算法。近年来，基于深度学习的地震去噪已广泛研究并显示出巨大潜力。然而，大多数方法仅以含噪地震图像为输入，直接生成去噪输出。对于具有极强噪声干扰的叠前成像道集，仅从含噪输入中辨识有效信号的真实结构极具挑战性。这可能导致去噪网络将高幅值结构噪声误认为真实信号成分，造成错误恢复。本研究聚焦于叠前共偏移距道集（COG）去噪任务，提出先验引导去噪（PGD）算法以应对该挑战。所提PGD算法利用对应叠加图像作为结构先验，自动提取引导信息以指导各偏移距的去噪推理。通过合成实验和现场数据应用验证了所提PGD算法相较于现有算法的优势。现场应用结果表明，通过利用叠加图像作为结构引导，PGD算法可恢复出与叠后图像质量相当的干净单偏移距图像。这不仅为后续振幅随偏移距变化（AVO）分析提供高保真数据，也使基于叠前成像道集的精细尺度解释成为可能。

Keyword:

Common offset gather (COG)

deep-learning-based denoising

prior-guided inference

seismic denoising

Intelligent Pre-Stack Common Offset Gather Denoising With Post-stack Structure Guidance

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