一种地磁信号噪声压制方法及系统

本发明属于人工智能与地磁信号降噪，尤其涉及一种地磁信号噪声压制方法及系统。

背景技术：

1、地磁数据在地震预报、地幔电导率成像等领域得到广泛应用。但随着城市化比例的不断提高，人文噪声的时空分布范围及强度与日俱增，地磁台站观测信号受人文噪声的污染问题愈发严重，极大地影响了地震预报的准确性，也严重限制了地磁测深法的分辨率与可靠性。对地磁台站观测到的数据进行噪声抑制变得愈发重要。

技术实现思路

1、本发明提供一种地磁信号噪声压制方法及系统，用于解决地磁台站观测信号容易受人文噪声污染，导致严重限制了地磁测深法的分辨率与可靠性的技术问题。

2、第一方面，本发明提供一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，包括：

3、获取至少一个地磁数据及与至少一个地磁数据对应的分类标签，并根据至少一个地磁数据及与至少一个地磁数据对应的分类标签对预设的resnet深度残差地磁数据分类网络进行训练，得到地磁数据分类模型；

4、获取至少一个地磁数据样本对，所述至少一个地磁数据样本对包括至少一个无噪地磁数据段以及与所述至少一个无噪地磁数据段对应的加噪地磁数据段；

5、根据所述至少一个地磁数据样本对对预设的改进u-net的地磁数据去噪网络进行训练，得到地磁数据去噪模型，所述地磁数据去噪网络包括dncnn去噪卷积神经网络、多特征提取模块以及u-net网络，其中，所述根据所述至少一个地磁数据样本对对预设的改进u-net的地磁数据去噪网络进行训练包括：

6、将数据大小为1×1440×1的某一加噪地磁数据段经过dncnn去噪卷积神经网络处理，并将处理得到数据大小为1×1440×1的去噪地磁数据输入至多特征提取模块，得到数据大小为4×1440×1的第一输出结果，再将输出结果与所述某一加噪地磁数据段横向拼接，得到拼接后数据大小为5×1440×1的第二输出结果输入至u-net网络，所述u-net网络输出预测去噪地磁数据段；

7、根据所述预测去噪地磁数据段与所述某一加噪地磁数据段对应的某一无噪地磁数据段分别对所述dncnn去噪卷积神经网络、所述u-net网络的网络参数进行调整，得到地磁数据去噪模型；

8、获取待去噪地磁数据，并输入至地磁数据分类模型对待去噪地磁数据进行分类，得到至少一个含噪地磁数据段和至少一个高质量地磁数据段；

9、将至少一个含噪地磁数据段输入至地磁数据去噪模型中，得到至少一个去噪地磁数据段，并将至少一个去噪地磁数据段和至少一个高质量地磁数据段按照时间顺序进行拼接，得到完整的去噪地磁信号。

10、第二方面，本发明提供一种地磁信号噪声压制系统，包括：

11、第一获取模块，配置为获取至少一个地磁数据及与至少一个地磁数据对应的分类标签，并根据至少一个地磁数据及与至少一个地磁数据对应的分类标签对预设的resnet深度残差地磁数据分类网络进行训练，得到地磁数据分类模型；

12、第二获取模块，配置为获取至少一个地磁数据样本对，所述至少一个地磁数据样本对包括至少一个无噪地磁数据段以及与所述至少一个无噪地磁数据段对应的加噪地磁数据段；

13、训练处理模块，配置为根据所述至少一个地磁数据样本对对预设的改进u-net的地磁数据去噪网络进行训练，得到地磁数据去噪模型，所述地磁数据去噪网络包括dncnn去噪卷积神经网络、多特征提取模块以及u-net网络，其中，所述根据所述至少一个地磁数据样本对对预设的改进u-net的地磁数据去噪网络进行训练包括：

14、将数据大小为1×1440×1的某一加噪地磁数据段经过dncnn去噪卷积神经网络处理，并将处理得到数据大小为1×1440×1的去噪地磁数据输入至多特征提取模块，得到数据大小为4×1440×1的第一输出结果，再将输出结果与所述某一加噪地磁数据段横向拼接，得到拼接后数据大小为5×1440×1的第二输出结果输入至u-net网络，所述u-net网络输出预测去噪地磁数据段；

15、根据所述预测去噪地磁数据段与所述某一加噪地磁数据段对应的某一无噪地磁数据段分别对所述dncnn去噪卷积神经网络、所述u-net网络的网络参数进行调整，得到地磁数据去噪模型；

16、分类模块，配置为获取待去噪地磁数据，并输入至地磁数据分类模型对待去噪地磁数据进行分类，得到至少一个含噪地磁数据段和至少一个高质量地磁数据段；

17、拼接模块，配置为将至少一个含噪地磁数据段输入至地磁数据去噪模型中，得到至少一个去噪地磁数据段，并将至少一个去噪地磁数据段和至少一个高质量地磁数据段按照时间顺序进行拼接，得到完整的去噪地磁信号。

18、第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的地磁信号噪声压制方法的步骤。

19、第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例的地磁信号噪声压制方法的步骤。

20、本申请的地磁信号噪声压制方法及系统，使用地磁数据去噪模型对地磁数据预处理，辨识得到干扰数据和无干扰数据，能够有效避免有用信息丢失，同时使用地磁数据去噪模型对干扰数据进行大尺度噪声干扰压制，并且把dncnn去噪卷积神经网络处理之后的数据输入至多特征提取模块，然后与原始含噪数据横向拼接后再送入u-net网络，同时，为了防止因为卷积而损失的关键特征，将输入的原始数据跳跃连接到u-net网络的输出，此外，在dncnn去噪卷积神经网络和u-net网络之间创造性地加入多特征提取模块，并行地使用多个不同尺寸的卷积核，能够同时捕捉到不同尺度的特征，不仅融合了dncnn去噪卷积神经网络和u-net网络的优势，还利用残差网络跳跃连接的结构，防止网络退化，提高了地磁数据去噪精度，解决了现有去噪方法需要人工干预，效率低下，易造成主观偏差的问题。

技术特征：

1.一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，所述dncnn去噪卷积神经网络包括由一个卷积层和一个relu激活函数构成的第一层网络结构；由一个卷积层、一个批量归一化层和一个relu激活函数组成的cbr模块以及由一个卷积层和一个线性连接层构成的输出层。

3.根据权利要求1所述的一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，所述多特征提取模块包括至少一个卷积层以及与所述至少一个并行连接的池化层，所述至少一个卷积层的卷积路径包括用于提取局部时空特征的1×3卷积路径、用于提取中等范围的时空特征的1×5卷积路径以及用于提取更宽范围的时空特征的1×7卷积路径；

4.根据权利要求1所述的一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，所述u-net网络包括输入层、隐藏层和输出层；

5.根据权利要求1所述的一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，所述获取至少一个地磁数据及与至少一个地磁数据对应的分类标签，并根据至少一个地磁数据及与至少一个地磁数据对应的分类标签对预设的resnet深度残差地磁数据分类网络进行训练，得到地磁数据分类模型包括：

6.根据权利要求1所述的一种地磁信号噪声压制方法，其特征在于，所述resnet深度残差网络包括输入层、隐藏层以及输出层；

7.一种地磁信号噪声压制系统，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种地磁信号噪声压制方法及系统，方法包括：获取至少一个地磁数据去噪样本对；根据至少一个地磁数据样本对对预设的改进U‑Net的地磁数据去噪网络进行训练，得到地磁数据去噪模型；获取待去噪地磁数据，输入至地磁数据分类模型对待去噪地磁数据进行分类，得到至少一个含噪地磁数据段和至少一个高质量地磁数据段；将至少一个含噪地磁数据段输入至地磁数据去噪模型中，得到至少一个去噪地磁数据段，并将至少一个去噪地磁数据段和至少一个高质量地磁数据段按照时间顺序进行拼接，得到完整的去噪地磁信号。本发明显著提高了地磁数据去噪精度，解决了现有去噪方法需要人工干预、效率低下、易造成主观偏差的问题。

技术研发人员：李广,周小辉,刘晓琼,万伟,雷森华
受保护的技术使用者：东华理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15