Сегодня мы сравним популярные фильтры шумоподавления после суммирования в OpendTect. Набор данных — это Penobscot, бесплатный набор данных, который можно загрузить с TerraNubis (www.terranubis.com), нашего рынка бесплатных и коммерческих наборов данных. Особенностью Penobscot является то, что он позволяет пользователям запускать все коммерческие плагины без лицензионного ключа. Это означает, что любой может воспроизвести тесты, показанные в этом посте.
Мы применили 3 фильтра шумоподавления и сравнили их с входными данными (обработанными PSTM) на одной In-Line и одной Cross-Line линии.
3 фильтра:
- Dip-Steered Median Filter с шагом 2
- AJAX, обученная модель машинного обучения (3D Unet) от AkerBP (Lundin-Geolab), доступная в библиотеке предварительно обученных моделей OpendTect, которая научилась уменьшать шум, улучшать боковую непрерывность и оптимизировать частотный контент.
- DeSmile, еще одна обученная модель машинного обучения (3D Unet) от AkerBP (Lundin-Geolab), доступная в библиотеке предварительно обученных моделей OpendTect. DeSmile научился уменьшать артефакты “улыбок” миграции.
Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже и дайте нам знать, какой фильтр вы предпочитаете!
Автор: Paul de Groot из dGB Earth Sciences.
#OpendTect #geoscience #geophysics #geology #seismic #ai #ml #filters