一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法

    公开(公告)号:CN110619383A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201910661855.1

    申请日:2019-07-22

    IPC分类号: G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的抽油机噪声定位方法,步骤如下:S1、利用滑动窗单步滑动对地震数据按列分块,得到若干固定大小的局部地震道集,若包含抽油机噪声的地震道数量达到阈值Th1,将其标注为1,包含抽油机噪声的地震道数量低于阈值Th2,将其标记为0;S2、对局部地震道集进行预处理,计算其能量谱、进行均值滤波,然后降采样,随机选取部分数据作为训练集,剩余部分作为测试集;S3、搭建深度CNN网络,并利用步骤S2中得到的训练集对CNN网络进行训练,训练过程中利用错分的数据补充训练集反复训练;S4、利用测试样本对步骤S3中训练好的CNN网络进行测试,对其定位功能进行定量评价;S5、根据步骤S4中的定位结果对定位到的抽油机噪声进行宽度估计。