Coherent Noise Suppression Via a Self-Supervised Deep Learning Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Summary Coherent noise attenuation is an essential step in seismic data processing to improve data quality and signal-to-noise ratio. The use of deep learning based approaches for noise suppression has grown throughout the last five years due to neural networks strength in pattern recognition tasks and their low computation cost, i.e. fast application during the inference stage. A limitation of the majority of such procedures is their requirement for noisy-clean pairs of data for training. Here, we propose the use of self-supervised procedure, namely, Structured Noise2Void, which has no such requirements. Through the inclusion of a noise mask, the coherency of noise is suppressed by randomising the noise, allowing the network to learn how to predict only the signal component of a sample’s value. Numerical experiments on synthetic and field seismic data demonstrate that our method can effectively attenuate trace-wise coherent noise. In the synthetic example, noise was injected into ten random traces, which showed no notable indication of their previously noisy state after denoising. In the field data, some locations already exhibited trace-wise coherent noise. After application of the trained network, the noise on these traces was drastically reduced resulting in a notable continuation in the seismic wave’s first arrival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».